pycharm的pytorch环境搭建

时间: 2023-05-03 07:01:39 浏览: 337

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Pycharm中切换pytorch的环境和配置的教程详解

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pytorch安装注：在训练模型的时候，有时候可能需要不同版本的 torch和torchvision，所以需要配置不同的环境。anconda和pycharm自行安装，接下来在pycharm终端pip安装。 1. torch和torchvision下载进入pytorch官网，[https://pytorch.org] 进入右下角的网站下载，找到需要的版本，我的版本如下 1.3.0-版本 cp37-python版本3.7 win-Windows系统 2. pycharm终端安装（1）首先创建一个环境 conda create -n pytorch_1.3 python=3.7 注在PyCharm中高效地管理和切换PyTorch的环境与配置是深度学习开发中的关键步骤。本教程将详细讲解如何在PyCharm中创建、安装和切换不同版本的PyTorch及其依赖库torchvision。为了适应不同的训练需求，有时我们需要安装不同版本的PyTorch和torchvision。为此，我们需要利用Anaconda来创建独立的环境。确保已经安装了Anaconda和PyCharm。接着，在PyCharm的终端中，通过以下命令创建一个新环境，例如名为`pytorch_1.3`，并指定Python版本为3.7： ```bash conda create -n pytorch_1.3 python=3.7 ``` 在创建环境过程中，可能会遇到由于镜像服务问题导致的错误，此时需要调整conda配置，删除所有镜像链接并恢复默认设置： ```bash conda config --remove-key channels ``` 确认环境创建成功后，激活新环境并安装PyTorch。访问PyTorch官方网站(https://pytorch.org)找到所需的版本，例如对于1.3.0版本和Python 3.7的Windows系统，可以下载对应的whl文件。然后在终端中通过`pip`进行安装，建议使用国内的镜像源以提高下载速度，如清华大学的镜像： ```bash pip install -i 清华镜像网址 "torch-1.3.0+cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl" pip install -i 清华镜像网址 "torchvision-0.4.0+cu92-cp37-cp37m-win_amd64.whl" ``` 安装完成后，通过`pip list`检查已安装的版本。在PyCharm中，为了使用新创建的环境，需在解释器设置中选择对应的环境。这可以通过点击PyCharm的“File” -> “Settings” -> “Project Interpreter”，在列表中选择或添加新的环境。如果需要切换到其他环境，可以在终端中使用以下命令： ```bash conda deactivate conda activate pytorch_1.3 ``` 如此，便可以方便地在不同版本的PyTorch环境中切换，以满足不同项目的需求。总结来说，正确配置和管理PyTorch环境是深度学习开发的基础。通过Anaconda创建环境，使用PyCharm的解释器设置与之配合，以及灵活地切换环境，可以有效地避免版本冲突，保证项目的顺利运行。此外，了解如何在PyTorch中使用自动求梯度机制、Variable类、以及如何拼接和拆分数据等基本操作，也是深度学习实践中的重要技能。

在PyCharm中建立PyTorch环境可以通过以下步骤进行操作： 1. 打开PyCharm，并创建一个新的Python项目。 2. 进入项目的设置（File -> Settings）。 3. 在左侧菜单中选择“Project: 项目名”，然后在右侧选择“Python Interpreter”。 4. 点击右上角的“+”号添加一个新的Python环境。 5. 在弹出窗口中选择“Conda Environment”。 6. 选择“Existing environment”并输入您的PyTorch环境名称。 7. 输入您的PyTorch环境路径（一般为~/anaconda3/envs/pytorch）。 8. 完成设置后，您的PyTorch环境就可以在PyCharm中使用了。

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