【PyTorch安装秘籍：新手在PyCharm中的完整攻略】


参考资源链接：[Pycharm安装torch失败解决指南：处理WinError 126错误](https://wenku.csdn.net/doc/3g2nwwuq1m?spm=1055.2635.3001.10343)
# 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_env
source 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.gz
cd 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：

1. 打开"New Project"对话框。
2. 在右侧选择"New environment"。
3. 点击下拉菜单选择"Virtualenv"作为环境类型。
4. 设置环境的位置和基础解释器版本。
5. 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