pycharm清华源可以下载gpu的pytorch吗

可以的。你可以在PyCharm中使用清华源下载GPU版本的PyTorch。具体步骤如下：

1. 打开PyCharm，创建一个新的项目。
2. 在PyCharm中打开终端。
3. 运行以下命令，将清华源添加到PyTorch的源列表中：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4. 运行以下命令，安装GPU版本的PyTorch：

pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

其中，cu111代表CUDA 11.1版本，如果你的CUDA版本不同，请替换为对应的版本号。

5. 等待安装完成后，你就可以在PyCharm中使用GPU版本的PyTorch了。

相关问题

pycharm安装GPU版pytorch教程

如果你想在PyCharm中安装GPU版的PyTorch，可以按照以下步骤进行操作：
1. 打开PyCharm，创建一个新项目或打开需要安装PyTorch的项目。
2. 打开底部的Terminal。
3. 进入PyTorch官网，选择合适的参数配置，如pip安装、CUDA版本等。
4. 在选择CUDA版本时，需要注意与自己电脑上的CUDA版本是否匹配。
5. 复制相应的安装命令到PyCharm的Terminal中执行即可。如果下载速度较慢，可以使用清华镜像等其他镜像源进行下载。
6. 安装完成后，可以使用以下代码测试是否安装成功：

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

如果输出为True，则说明安装成功。

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())