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PyCharm是一款Python集成开发环境，可以用来编写、调试和管理Python代码。PyTorch是一个基于Python的科学计算库，用于构建深度学习模型。GPU是图形处理器的缩写，用于加速计算。在PyCharm中使用PyTorch和GPU可以提高深度学习模型的训练速度和效率。

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PyCharm 是一个流行的集成开发环境（IDE），主要用于Python语言的开发。在PyCharm中安装PyTorch GPU版本，首先需要确保你的计算机具有兼容的NVIDIA GPU，并且已经安装了CUDA和cuDNN库。以下是下载和安装PyTorch GPU版本的基本步骤：

1. 打开PyCharm，选择你正在使用的项目或创建一个新项目。

2. 打开项目的Terminal（终端），或者使用命令提示符（如果你是在Windows上）。

3. 访问PyTorch官方网站的安装指南页面（https://pytorch.org/get-started/locally/），选择适合你的环境的选项。你需要选择正确的配置，包括：
- 选择PyTorch版本。
- 确定你的CUDA版本（如果你的NVIDIA GPU支持CUDA）。
- 选择你的操作系统（例如，Windows, Linux, macOS）。
- 选择你的包管理器（通常是pip）。

4. 根据页面上提供的命令，使用pip安装PyTorch。在PyCharm的Terminal中运行相应的命令。如果你的系统配置了CUDA，会自动下载并安装GPU版本的PyTorch。例如：

   pip3 install torch torchvision torchaudio

5. 安装完成后，你可以通过Python代码检查PyTorch是否正确安装并且支持GPU。例如：

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

如果输出为True，则表示PyTorch已正确安装并且可以使用GPU。

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1. 首先，需要安装CUDA和cuDNN，这是PyTorch GPU版本所需的依赖项。可以从NVIDIA官网下载并安装。

2. 接下来，需要安装Anaconda或Miniconda，这是一个Python环境管理器，可以方便地安装和管理Python包。

3. 在Anaconda/Miniconda中创建一个新的Python环境，并激活该环境。

4. 在命令行中使用conda install命令安装PyTorch GPU版本。例如，可以使用以下命令安装PyTorch 1.7.1：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

5. 安装完成后，可以在PyCharm中创建一个新的Python项目，并将Python环境设置为刚刚创建的环境。

6. 在代码中导入PyTorch库，并使用GPU加速运行代码。例如，可以使用以下代码检查是否成功安装了PyTorch GPU版本：

import torch

print(torch.cuda.is_available()) # True表示成功安装了PyTorch GPU版本