pycharm怎么本地安装pytorch

在本地安装PyTorch，需要遵循以下步骤：

1. 在官网（https://pytorch.org/get-started/locally/）选择所需的PyTorch版本和安装选项，如CPU或GPU等。推荐使用pip命令安装。

2. 打开PyCharm，创建新的项目或打开已有项目。

3. 在项目设置中，添加Python解释器。 这可以通过点击"File"选项> "Settings" > "Project: [project name]"> "Project Interpreter"完成。 在"Project Interpreter"窗口中，点击右上角的"Add"按钮。在选择Python解释器的对话框中，选择“Virtualenv Environment”> “New Environment”。在新创建的虚拟环境下，输入python版本和环境名称，然后选择所需的包。可以为您的虚拟环境选择全新的Python版本。请确保您的虚拟环境中安装了您需要的PyTorch包。

4. 单击"OK"并等待PyCharm获取所需的包并设置您的Python解释器。当您的解释器设置为虚拟环境时，PyTorch包将被正确安装并在PyCharm中使用。

通过以上步骤，在PyCharm中成功安装PyTorch并轻松使用。

相关问题

pycharm服务器安装PyTorch

### PyCharm 中配置远程服务器并安装 PyTorch

#### 创建 Docker 容器
为了在远程服务器上运行 PyTorch，首先需要创建一个带有 GPU 支持的 PyTorch Docker 容器。命令如下：

docker run -itd --name pytorch -p 38:22 --privileged=true pytorch/pytorch:1.11.0-cuda11.3-cudnn8-devel

此命令启动了一个名为 `pytorch` 的容器，并映射了主机端口 38 到容器内的 SSH 端口 22[^1]。

#### 配置容器环境
进入已创建的容器并对内部环境进行必要的调整：

docker exec -it pytorch bash
apt-get update && apt-get install -y vim openssh-server
vim /etc/ssh/sshd_config
passwd root
service ssh start

上述操作更新了包列表、安装了 Vim 和 OpenSSH 服务、允许通过 SSH 使用 root 用户登录以及设置了新的 root 密码。

#### 解决 PyCharm 远程连接问题
当尝试使用 PyCharm 建立与新设置好的远程服务器之间的 SSH 连接时可能会遇到错误提示：“Cannot find remote credentials”。这通常是因为缺少有效的认证凭证或配置不正确所致[^2]。

确保已经按照官方文档指导完成了正确的 SSH 认证方式（如密钥对），并且确认目标机器上的防火墙规则允许来自开发机 IP 地址范围内的访问请求。

对于具体的解决方案建议检查以下几个方面：
- 检查是否已经在本地生成了公私钥对；
- 确认公钥已被添加到远程服务器 `/root/.ssh/authorized_keys` 文件中；
- 测试能否手动通过终端成功执行无密码登陆至远程服务器；

完成以上步骤之后再次回到 PyCharm 尝试重新建立连接应该可以解决问题。

pycharm中pytorch安装教程gpu

### PyCharm 中安装支持 GPU 的 PyTorch 教程

#### 创建 Anaconda 虚拟环境并激活
为了确保最佳兼容性和性能，在开始之前建议通过 Anaconda 来管理 Python 环境。这有助于隔离不同项目所需的依赖项。

conda create -n pytorch_env python=3.8
conda activate pytorch_env

上述命令创建了一个名为 `pytorch_env` 的新环境，并将其激活[^2]。

#### 配置 Conda 和 Pip 使用国内镜像源
为了避免下载过程中遇到网络问题，推荐更改 conda 或 pip 的默认镜像源为中国科学技术大学或其他稳定镜像站点：

对于 conda：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

对于 pip：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package

这些设置能够显著提高软件包的获取速度和成功率[^3]。

#### 安装 CUDA 兼容版本的 PyTorch
确认本地已正确安装所需版本的 NVIDIA CUDA Toolkit 后，可以通过以下方式安装特定于 GPU 加速的支持库：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

此操作将自动处理所有必要的依赖关系，并为当前环境中配置好适合指定 CUDA 版本的 PyTorch 库文件[^1]。

#### 设置 PyCharm 解释器指向新的虚拟环境
启动 PyCharm 并进入 "File -> Settings -> Project: project_name -> Python Interpreter" 页面；点击右侧齿轮图标选择 “Add”，接着挑选刚刚建立好的 anaconda virtualenv 作为项目的解释器路径。

完成以上步骤之后，即可在 PyCharm 内部顺利运行基于 PyTorch 开发的应用程序，并享受来自 GPU 提供的强大计算能力加成。