在pycharm中安装支持cuda11.3的pytorch版本及方法

你可以按照以下步骤在 PyCharm 中安装支持 CUDA 11.3 的 PyTorch 版本：

1. 确保已经在系统中安装了 CUDA 11.3，以及对应的 cuDNN 库。可以从 NVIDIA 的官网上下载并安装。

2. 打开 PyCharm，创建一个新的 Python 项目。

3. 在 PyCharm 中打开终端，使用 conda 命令创建一个新的虚拟环境。例如，可以执行以下命令：

   conda create -n myenv python=3.8

这将创建一个名为 myenv 的新虚拟环境，并安装 Python 3.8。

4. 激活新的虚拟环境。例如，可以执行以下命令：

   conda activate myenv

这将激活名为 myenv 的虚拟环境。

5. 安装 PyTorch。可以从 PyTorch 的官网上找到适合 CUDA 11.3 的版本，并执行以下命令进行安装：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge

这将安装支持 CUDA 11.3 的 PyTorch 和相关依赖库。

6. 确认 PyTorch 是否正确安装。可以在 PyCharm 的 Python Console 中执行以下代码进行测试：

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

如果输出结果中包含 PyTorch 的版本号，并且 cuda.is_available() 的结果为 True，则说明 PyTorch 成功安装并支持 CUDA 11.3。

注意：上述步骤中使用的命令是基于 conda 包管理器的。如果你使用其他的包管理器，可以根据具体情况进行相应修改。