如何在pycharm中安装pytorch1.7.1

可以通过以下步骤在PyCharm中安装PyTorch 1.7.1：

1. 打开PyCharm，选择要安装PyTorch的项目。
2. 点击菜单栏上的“File”，选择“Settings”。
3. 在设置窗口中，选择“Project: YourProjectName”和“Project Interpreter”。
4. 点击右上角的齿轮图标，选择“Add”。
5. 在弹出的窗口中，选择“Conda Environment”并点击“OK”。
6. 在新弹出的窗口中，选择你的Python解释器并点击“Create”。
7. 在新弹出的窗口中，输入要创建的环境名称，选择Python版本并点击“Create”。
8. 在新弹出的窗口中，选择“conda-forge”并搜索“pytorch”。
9. 选择要安装的PyTorch版本和对应的CUDA版本（如果需要），然后点击“Install Package”。
10. 安装完成后，点击“OK”关闭所有弹出窗口。

现在，你的项目已经成功安装了PyTorch 1.7.1。你可以在代码中导入PyTorch，并开始使用它。

相关问题

pycharm配置cuda pytorch

### 配置 PyCharm 使用 CUDA 进行 PyTorch 开发

#### 安装必要的软件包
为了确保能够在 PyCharm 中使用 CUDA 执行 PyTorch 的 GPU 加速功能，需要先创建并激活一个合适的 Python 虚拟环境。通过 conda 创建名为 `pytorch_gpu` 的虚拟环境，并指定 Python 版本为 3.8：

conda create -n pytorch_gpu python=3.8

接着安装特定版本的 PyTorch 及其依赖项以匹配所使用的 CUDA 版本 (这里假设为 CUDA 10.1)，这可以通过 pip 来完成：

pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

以上命令会下载适用于 CUDA 10.1 的 PyTorch 库及其配套工具[^1][^2]。

#### 设置 PyCharm 解释器
启动 PyCharm 后，在项目设置里找到 "Project Interpreter" 并点击齿轮图标旁边的加号来添加新的解释器。选择 “Conda Environment”，再选中之前建立好的 `pytorch_gpu` 环境作为项目的默认解释器。

#### 测试 CUDA 是否可用
编写一段简单的测试代码验证是否成功启用了 GPU 支持:

import torch

if __name__ == "__main__":
    print(f"CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}")
    device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
    tensor_example = torch.tensor([1., 2., 3.], device=device)
    print(tensor_example)

这段脚本将会打印出当前环境中是否有可用的 CUDA 设备以及尝试在一个张量上应用该设备[^3]。

pycharm安装pytorch gpu

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