如何在pycharm里安装PyTorch

为了在 PyCharm 中安装 PyTorch，你需要打开 PyCharm 并进入 Settings（设置）。在 Settings 窗口中，依次选择 Project（项目）-> Project Interpreter（项目解释器）。在右侧的窗口中，你会看到已安装的包列表。点击右上角的“+”图标，就可以看到所有可安装的包了。在搜索框中输入“PyTorch”，然后点击安装即可。

在安装过程中，你可能需要提供相关的依赖包，比如 NumPy。如果你不确定要安装哪些依赖包，可以点击“Install All”（安装所有）按钮来安装所有依赖包。

安装完成后，你就可以在 PyCharm 中使用 PyTorch 了。如果你遇到了问题，可以尝试在命令行中使用 `pip install torch` 来安装 PyTorch。

相关问题

在PyCharm里面安装pytorch

### 如何在 PyCharm IDE 中安装配置 PyTorch 深度学习库

#### 创建并激活 Conda 虚拟环境
为了确保项目的独立性和稳定性，在 PyCharm 中创建一个新的项目之前，建议先设置一个专门用于该项目的虚拟环境。对于深度学习任务来说，Conda 是一种非常方便的选择。

可以在终端执行如下命令来创建新的 conda 环境，并指定 Python 版本：

conda create --name myenv python=3.9

接着激活此新建立好的环境：

conda activate myenv

#### 安装 PyTorch 及其相关组件
一旦有了合适的运行环境之后，就可以按照官方推荐的方式去安装 PyTorch 库了。考虑到不同硬件平台的需求差异较大（比如是否有 GPU 支持），这里提供了一个适用于 CPU 的简单安装方法[^2]：

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

这条命令将会从 `pytorch` 渠道获取最新版本的 PyTorch 和其他必要的依赖项。

#### 将新建的 Conda 环境关联到 PyCharm 项目中
打开 PyCharm 并启动目标项目后，进入 **File -> Settings (Ctrl+Alt+S)** 或者 Mac 上面是 **PyCharm -> Preferences** ，找到 **Project: project_name -> Python Interpreter** 。点击右上角的小齿轮图标选择 "Add..." 来添加解释器路径指向刚才创建的那个 conda 环境位置即可完成绑定操作。

此时应该能够看到已成功加载进来的包列表里包含了刚刚安装上去的 PyTorch 相关模块。

#### 测试 PyTorch 是否正常工作
最后一步是在 PyCharm 内编写一段简单的测试代码验证整个集成过程是否顺利完成。下面给出了一段用来确认 PyTorch 已经被正确安装的例子程序：

import torch

print(f'Torch version is {torch.__version__}')
if not torch.cuda.is_available():
    print('CUDA unavailable, using CPU')
else:
    print('Using CUDA device:', torch.cuda.get_device_name())
    
tensor_example = torch.rand((3, 3))
print(tensor_example)

这段脚本不仅打印出了当前使用的 PyTorch 版本号，还检测了系统内是否存在可用的 Nvidia 显卡设备；即使没有 GPU 加速支持也不必担心，因为默认情况下会切换回 CPU 执行模式继续运作下去[^1]。

没装anaconda 怎么在pycharm里面安装pytorch

在 PyCharm 中安装 PyTorch 可以通过以下步骤进行：

1. 打开 PyCharm，创建一个新项目或者打开一个已有的项目。

2. 打开 PyCharm 的 Terminal 窗口，可以在 PyCharm 的底部菜单栏找到 Terminal 图标，点击即可打开。

3. 在 Terminal 窗口中输入以下命令来安装 PyTorch：

pip install torch torchvision

4. 等待安装完成后，可以在 PyCharm 中通过 `import torch` 来验证 PyTorch 是否安装成功。

请注意，安装 PyTorch 需要先安装好 Python 环境。如果没有安装 Python，可以通过官网下载并安装。