pycharm下载pytorch cpu

PyCharm 是一个流行的 Python 集成开发环境（IDE），可以用来安装和管理 Python 包，包括 PyTorch。PyTorch 是一个广泛使用的开源机器学习库，用于计算机视觉和自然语言处理。如果你需要下载只支持 CPU 的 PyTorch 版本，可以通过 PyCharm 的包管理功能来实现。

1. 打开 PyCharm，然后打开你的项目或者创建一个新的项目。
2. 在 PyCharm 的右上角，找到并打开 "设置" 或 "偏好设置"（取决于你使用的操作系统），它通常表示为一个齿轮图标。
3. 在 "项目" 设置中，选择 "项目解释器"。
4. 在项目解释器窗口中，你可以看到当前项目的 Python 解释器。如果你还没有安装任何包，它会显示一个 "包" 标签。
5. 在 "包" 标签的左下角，点击 "+" 号来添加新的包。
6. 这将打开一个新的窗口，列出了 PyPI（Python 包索引）上可安装的包。在搜索框中输入 "torch"。
7. 在搜索结果中找到 PyTorch，并选择你需要安装的版本，确保选择的是 CPU 版本（会有一个带有 "cpu" 标签的版本）。
8. 点击 "安装包"，等待下载并安装完成。

注意，下载和安装过程中需要你的计算机连接到互联网。

相关问题

pycharm下载pytorch教程

### 如何在 PyCharm 中下载和安装 PyTorch

#### 安装环境配置工具 Anaconda
为了简化包管理和虚拟环境管理，建议先安装Anaconda。这不仅提供了Python解释器还包含了大量科学计算库。

#### 创建新的 Conda 虚拟环境并激活
通过终端创建一个新的Conda环境来隔离项目依赖关系：

conda create --name myenv python=3.9
conda activate myenv

#### 配置 PyCharm 使用新创建的 Conda 环境
打开PyCharm设置中的Project Interpreter部分，选择已有的Conda环境或添加新建的一个作为项目的解析器。

#### 添加清华镜像加速安装过程
由于网络原因可能导致官方源较慢，在国内推荐使用清华大学开源软件镜像站提高下载效率[^2]:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

#### 安装 PyTorch 及其依赖项
确保选择了适合硬件条件（CPU/GPU）以及操作系统平台版本的PyTorch二进制文件进行安装。对于CUDA支持的需求特别注意匹配本地NVIDIA驱动程序版本。

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

#### 测试 PyTorch 是否安装成功
启动Python交互模式验证安装情况，并确认能够正常访问GPU资源(如果适用):

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

pycharm配置pytorch环境cpu

PyCharm是一款强大的Python集成开发环境，配置PyTorch环境尤其是CPU版本通常包括以下几个步骤：

1. **安装Python**：首先需要确保你已经安装了Python，PyCharm支持Python 3.x版本。

2. **安装PyTorch for CPU**：访问PyTorch官网（https://pytorch.org/get-started/locally/）下载适合CPU的whl文件，推荐选择与系统对应位数的版本（如64位Windows或64位Linux），然后通过命令行或终端安装：

   pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu11x torchvision-cu11x.whl

3. **配置PyCharm**：
- 打开PyCharm，在设置（File > Settings 或者 Ctrl+Alt+S）中找到 `Project Interpreter`。
- 点击 "+" 添加新的解释器，选择 "Python Interpreter"。
- 在 "Path to Python interpreter" 输入框中，指定Python的安装路径（例如 `/usr/bin/python3` 或 `C:\Python3X\python.exe`）。
- 如果在列表中找不到刚安装的PyTorch，点击 "Add local" 指向刚刚安装的PyTorch库目录，例如 `lib\site-packages`。

4. **验证环境**：
创建一个新的Python项目或打开现有的项目，尝试导入`torch`模块，如果成功且没有报错，说明配置完成。