pycharm怎么加入pytorch

如何在 PyCharm 中安装和配置 PyTorch
创建或选择 Python 解释器
为了在 PyCharm 中使用 PyTorch，需要先设置合适的 Python 解释器。这可以通过创建一个新的虚拟环境来完成[^1]。
conda create -n pytorch_gpu python=3.8
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此命令通过 Conda 创建了一个名为 pytorch_gpu 的虚拟环境，并指定了 Python 版本为 3.8[^2]。
配置 PyCharm 使用指定的解释器
接着，在 PyCharm 中配置所创建的虚拟环境作为项目的解释器。具体来说：

打开 PyCharm 并进入 File -> Settings 菜单项；
添加新的解释器时，定位至 Anaconda 安装目录下的 python.exe 文件以关联该虚拟环境[^4]。

安装 PyTorch 库
一旦选择了正确的解释器之后，就可以继续安装 PyTorch 及其依赖库了。对于 GPU 支持版本，推荐采用如下 pip 或 conda 命令之一执行安装操作（取决于个人偏好以及硬件条件）:
使用 Pip 安装 (CPU/GPU)
pip install torch torchvision torchaudio
# 对于 CUDA 用户, 替换上述命令中的 'torch' 和 'torchaudio' 为特定版本字符串, 例如:
# pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
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使用 Conda 安装 (CPU/GPU)
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch
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以上命令会自动处理所有必要的依赖关系并将它们添加到当前激活的工作环境中。
测试安装是否成功
最后一步是在新建的 .py 文件中导入 PyTorch 来验证一切正常工作。如果没有任何错误提示，则说明已经成功完成了整个过程。
import torch
print(torch.__version__)
if torch.cuda.is_available():
print('CUDA is available')
else:
print('Using CPU only.')
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