【PyTorch安装秘籍：新手在PyCharm中的完整攻略】

目录
1. PyTorch与PyCharm简介

1.1 PyTorch简介
1.2 PyCharm简介
1.3 PyTorch与PyCharm的协同工作

2. PyTorch基础安装流程

2.1 PyTorch的环境要求和选择

2.1.1 确定操作系统和Python版本
2.1.2 选择合适的PyTorch安装命令

2.2 PyCharm的基本设置

2.2.1 下载和安装PyCharm
2.2.2 创建和配置PyTorch项目

2.3 安装PyTorch的实战演练

2.3.1 在PyCharm中配置PyTorch环境
2.3.2 验证PyTorch安装和环境配置

解锁专栏，查看完整目录
参考资源链接：Pycharm安装torch失败解决指南：处理WinError 126错误
1. PyTorch与PyCharm简介
1.1 PyTorch简介
PyTorch是一个开源的机器学习库，主要用于深度学习应用程序。它的主要优势在于灵活性和易用性，使得构建复杂模型变得简单直观。PyTorch由Facebook的人工智能研究团队开发，并迅速成为AI社区中广泛使用的工具之一。
1.2 PyCharm简介
PyCharm是由JetBrains公司开发的一款Python IDE，它提供了智能代码编辑，内置的调试工具，集成测试和Web开发功能。PyCharm社区版对个人用户是免费的，同时也提供了专业版，其特点是支持Django框架和远程开发等功能。
1.3 PyTorch与PyCharm的协同工作
PyTorch与PyCharm的组合，为开发者提供了强大的深度学习开发环境。PyCharm能够管理复杂的项目结构，提供代码自动补全，快速导航等便捷功能，而PyTorch则负责提供丰富的API和模块进行算法的实现。两者的结合使得深度学习项目开发变得更加高效和结构化。在接下来的章节中，我们将探讨如何在PyCharm中安装和配置PyTorch环境，以及如何利用它们的强大功能来加速AI项目开发。
2. PyTorch基础安装流程
2.1 PyTorch的环境要求和选择
2.1.1 确定操作系统和Python版本
在安装PyTorch之前，需要明确支持的操作系统以及推荐的Python版本。PyTorch官方支持多种操作系统，包括Windows、Linux、Mac OS，并且提供相应平台的安装指令。推荐的Python版本通常是3.6或更高版本，确保兼容性和获得最佳体验。
对于操作系统，需要考虑当前所使用的版本是否包含在支持列表中。例如，对于Linux用户来说，可以检查是否使用的是Ubuntu或CentOS等常见的发行版。而Python版本的检查可以通过在终端或命令提示符中运行以下命令实现：
python --version
或者对于Python 3的特定版本：
python3 --version
根据PyTorch的官方文档，不同操作系统和Python版本的组合将决定安装命令的差异。这一点至关重要，因为不正确的Python版本可能会导致依赖冲突或者其他安装问题。
2.1.2 选择合适的PyTorch安装命令
PyTorch为不同的安装环境提供了多种安装命令。用户可以根据自己的需求选择使用conda、pip、docker或其他安装方式。这里以pip为例，介绍如何选择合适的安装命令。
首先，要获取官方推荐的安装命令，访问PyTorch官方网站或其GitHub仓库，并查看安装指南部分。然后，根据是否需要GPU支持，以及GPU的类型（如CUDA、ROCm等），选择正确的命令。
例如，对于Linux用户来说，如果要安装支持CUDA 10.2的PyTorch版本，可以使用以下命令：
pip3 install torch==1.7.1+cu102 torchvision==0.8.2+cu102 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
在使用以上命令之前，建议先创建一个新的虚拟环境，以避免依赖冲突。例如，使用virtualenv创建一个名为pytorch_env的环境：
virtualenv pytorch_envsource pytorch_env/bin/activate
使用pip安装命令时，指定的版本号和额外的依赖（如CUDA版本）一定要与个人系统环境和需求相匹配。如果不小心选择了一个错误的版本，可能会导致安装失败或运行时错误。
2.2 PyCharm的基本设置
2.2.1 下载和安装PyCharm
在配置PyTorch环境之前，首先需要下载并安装PyCharm，这是进行Python开发的集成开发环境（IDE）。PyCharm有专业版和社区版两个版本，专业版功能更为全面，包含Web开发和科学计算工具，适合企业开发人员。社区版则完全免费，适用于大多数Python开发场景。
下载PyCharm的方式很简单，可以直接访问JetBrains官网或者通过命令行下载。以下是通过命令行下载PyCharm社区版的示例代码：
wget https://download-cf.jetbrains.com/python/pycharm-community-2021.2.tar.gz
下载完成后，解压文件并安装：
tar -xzvf pycharm-community-2021.2.tar.gzcd pycharm-community-2021.2/bin./pycharm.sh
安装完成后，首次启动PyCharm会提示进行一些基本的配置，比如主题选择、快捷键布局、界面布局等。建议根据个人喜好进行选择，并在之后的使用过程中随时调整。
2.2.2 创建和配置PyTorch项目
配置完PyCharm的基本环境后，下一步就是创建PyTorch项目。在PyCharm的欢迎界面点击"Create New Project"，然后进行项目的配置。
在创建新项目时，需要指定项目的路径、解释器、包管理器等信息。对于PyTorch项目，建议使用虚拟环境作为项目解释器，这有助于隔离项目依赖和系统全局环境。
创建虚拟环境通常有两种方法，一种是通过PyCharm内置的虚拟环境创建工具，另一种是先手动创建，然后在PyCharm中进行配置。
使用PyCharm创建虚拟环境的步骤如下：

打开"New Project"对话框。
在右侧选择"New environment"。
点击下拉菜单选择"Virtualenv"作为环境类型。
设置环境的位置和基础解释器版本。
点击"Create"完成创建。

配置完毕后，PyCharm会自动打开一个新项目，你可以在这个项目中开始编写和运行PyTorch代码。
2.3 安装PyTorch的实战演练
2.3.1 在PyCharm中配置PyTorch环境
在PyCharm中配置PyTorch环境，主要涉及几个步骤：安装PyTorch、创建一个新的Python文件，并编写一个简单的PyTorch程序来验证环境是否配置成功。
首先，安装PyTorch。由于我们已经选择了虚拟环境作为解释器，可以在PyCharm的终端中直接运行之前介绍的安装命令：
pip install torch torchvision torchaudio
安装过程中，确保终端中的输出信息没有错误，提示安装成功后，PyTorch环境配置就已经初步完成。
接下来，在PyCharm中创建一个新的Python文件，可以命名为test_torch.py。在这个文件中，编写一个简单的PyTorch代码，例如创建一个随机张量：
import torch# 创建一个3x3的随机张量x = torch.rand(3, 3)print(x)
运行这个Python文件，如果一切设置正确，你应该能在PyCharm的输出控制台看到一个3x3的随机张量被打印出来。
2.3.2 验证PyTorch安装和环境配置
验证PyTorch安装和环境配置的最终目的是确保所搭建的环境能够顺利运行PyTorch代码，并且能够利用GPU加速（如果条件允许）。为此，需要做一些简单的测试来确认。
验证安装可以通过以下代码实现：
import torch# 检查PyTorch是否正确安装print(f"PyTorch version: {torch.__version__}")# 判断是否有可用的GPU并进行打印device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"print(f"Device: {device}")
此外，如果想要进一步验证GPU加速是否正常工作，可以创建一个较大的张量，并在其上执行一些操作，比较在CPU和GPU上的执行时间：
# 创建一个较大的张量，并在GPU上进行操作large_tensor = torch.randn(10000, 10000).to(device)# 在GPU上执行一个简单的矩阵乘法if device == "cuda": import time torch.cuda.synchronize() start_time = time.time() _ = large_tensor @ large_tensor torch.cuda.synchronize() end_time = time.time() print(f"Time taken on {device}: {end_time - start_time} seconds")else: print("CUDA is not available, skipping GPU timing test.")
这段代码首先将一个较大的张量转移到GPU上（如果可用），然后执行矩阵乘法操作，并计算所需的时间。如果时间足够短，说明