【PyCharm全面攻略】：新手也能轻松搞定PyTorch安装流程


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. PyCharm与PyTorch简介

## 1.1 PyCharm与PyTorch的起源与发展
PyCharm，由JetBrains公司开发的集成开发环境(IDE)，因其智能化的代码辅助、调试以及部署功能，自推出以来就深受开发者喜爱，特别是Python开发人员。作为一款专注于Python的IDE，PyCharm为开发者提供了一个高效、便捷的编码环境。

与此同时，PyTorch则是由Facebook人工智能研究团队开发的一个开源机器学习库，它主要用于计算机视觉和自然语言处理领域。PyTorch强调灵活性和速度，支持动态计算图，使得研究和开发更加灵活和直观。

## 1.2 PyCharm与PyTorch在开发者生态中的地位
PyCharm凭借其智能的代码分析、重构和调试工具，以及与各种版本控制系统（如Git）的无缝集成，已成为许多专业Python开发者的首选IDE。它还提供了对Web开发、数据科学、测试等多方面的支持。

PyTorch的出现则给深度学习领域带来了新的活力。凭借其动态计算图和简洁的API设计，PyTorch在学术界迅速获得了一席之地，并在业界中快速传播。尤其是它在研究原型开发阶段的速度优势，让许多研究者和开发人员转向使用PyTorch。

## 1.3 PyCharm和PyTorch的协同工作模式
作为开发者，使用PyCharm与PyTorch协同工作，可以极大提升深度学习项目的开发效率。PyCharm为PyTorch提供了一个强大的代码编辑和调试环境，而PyTorch强大的计算能力与PyCharm的工程管理能力结合，使开发过程更为顺畅，便于实现复杂的机器学习任务。随着深度学习在各行各业的应用日益广泛，PyCharm和PyTorch的组合也日益受到企业和开发者的青睐。

在接下来的章节中，我们将分别探讨如何安装并配置PyCharm以及PyTorch，并通过实践项目展示如何在PyCharm中利用PyTorch进行高效的深度学习开发。

# 2. 安装PyCharm与环境配置

### 2.1 PyCharm的下载与安装

#### 2.1.1 选择合适的PyCharm版本

在下载PyCharm之前，用户必须确定自己需要的是社区版（Community Edition）还是专业版（Professional Edition）。社区版是完全免费的，提供了基本的代码编辑功能，而专业版则增加了例如数据库工具、Web开发和远程开发等高级功能，适合需要进行这些开发任务的专业人员。此外，专业版还对深度学习框架提供了更好的支持。用户应该根据自己的具体需求和预算来选择合适的版本。

#### 2.1.2 PyCharm的安装步骤

下载完成后，安装PyCharm的步骤大致如下：

1. 双击下载的安装文件。
2. 选择安装路径，推荐使用默认的安装路径。
3. 点击“Next”进行下一步。
4. 选择安装组件，如果不希望安装额外的工具或插件，可以选择默认选项。
5. 确认安装设置，点击“Install”开始安装。
6. 安装完成后，点击“Finish”完成安装。

### 2.2 PyCharm的初始配置

#### 2.2.1 设置Python解释器

安装完PyCharm之后，必须设置一个Python解释器才能让PyCharm运行Python代码。步骤如下：

1. 打开PyCharm，选择“Create New Project”。
2. 在项目设置窗口中找到“Project Interpreter”选项。
3. 点击右侧的齿轮图标，选择“Add...”。
4. 在弹出的窗口中选择“System Interpreter”或“Conda Environment”。
5. 如果选择“System Interpreter”，需要在列表中选择已经安装的Python解释器路径。
6. 如果选择“Conda Environment”，则需要指定Conda环境的位置或者新建一个新的Conda环境。
7. 选择好解释器后，点击“OK”完成设置。

#### 2.2.2 安装必要的插件

PyCharm支持安装各种插件来扩展其功能，例如Docker、Git和数据库支持等。为了提升开发效率和便利性，安装一些常用的插件是推荐的做法。安装插件的步骤如下：

1. 打开PyCharm，进入“File” > “Settings” > “Plugins”。
2. 在“Marketplace”标签页中，搜索想要的插件。
3. 选择插件后点击“Install”按钮。
4. 安装完成后，重启PyCharm使插件生效。

#### 2.2.3 配置项目视图和编辑器设置

PyCharm的项目视图和编辑器设置对于提高开发效率也非常重要。在“Settings”中可以进行如下配置：

1. 在“Editor”选项中，可以设置字体大小、颜色方案、代码格式化规则等。
2. 在“Project”选项中，可以配置项目结构、文件类型、文件模板等。
3. 可以通过“Live Templates”添加一些常用的代码模板，简化开发过程。
4. “Code Style”选项用于配置代码的格式化规则，以保持代码风格的一致性。

### 2.3 环境变量的配置

#### 2.3.1 识别环境变量的重要性

环境变量是操作系统中用于存储环境信息的一个重要机制，它影响了程序的行为。在PyCharm和PyTorch项目中，设置正确的环境变量是至关重要的，它可以帮助我们指定项目运行时需要的路径、库文件等。例如，在使用PyTorch时，正确的环境变量配置可以确保PyTorch能够找到CUDA库，从而利用GPU加速计算。

#### 2.3.2 在PyCharm中设置环境变量

在PyCharm中配置环境变量的步骤如下：

1. 打开PyCharm，选择“File” > “Settings”。
2. 在设置窗口中，找到“Build, Execution, Deployment” > “Build Tools” > “Maven”（如果使用Maven管理项目）。
3. 在“Environment variables”区域，点击“Environment variables”按钮。
4. 在弹出的窗口中，点击“+”号添加新的环境变量。
5. 输入变量的名称和值，完成后点击“OK”。
6. 对于系统环境变量，可能需要在系统的环境变量设置中进行配置。

#### 2.3.3 测试和验证配置

配置完毕后，需要测试和验证环境变量是否配置正确：

1. 可以在PyCharm中通过运行一段代码或命令来检查环境变量是否生效。
2. 如果是Python项目，可以在项目中打印环境变量，例如使用`os.environ`。
3. 如果是Java项目，可以在运行时通过Java代码访问系统属性来验证。

配置环境变量是确保开发环境和生产环境一致性的关键一步，这不仅可以提高开发效率，还可以避免开发和部署过程中出现潜在的错误。

import os

# 打印环境变量PATH，查看是否包含我们添加的新路径
print(os.environ['PATH'])

在上述代码中，我们使用Python标准库中的`os`模块来访问和打印名为`PATH`的环境变量，以确保其包含我们想要添加的路径。这对于调试环境变量配置问题非常有用。

# 3. PyTorch基础与安装

在深度学习领域，PyTorch已经成为最流行的框架之一。这归功于其灵活的设计、易用的API以及强大的社区支持。本章将深入探讨PyTorch框架的基础知识，并指导您如何在您的开发环境中进行安装。

## 3.1 PyTorch框架概述

### 3.1.1 PyTorch的主要特性

PyTorch由Facebook的人工智能研究团队开发，具有以下主要特性：

- **动态计算图**：PyTorch的动态计算图（也称为即时执行图）允许在运行时构造计算图，使得模型的设计更加灵活。
- **易于使用**：PyTorch提供了一套易于理解和使用的高级API，使得开发复杂的神经网络模型变得简单。
- **强大的社区**：PyTorch拥有一个活跃的开发者社区，持续提供各种扩展和教程，这使得学习曲线相对平缓。
- **广泛的兼容性**：支持多种操作系统和硬件平台，从笔记本电脑到大规模GPU集群都可以运行PyTorch代码。

### 3.1.2 PyTorch与其它框架的对比

与TensorFlow、Keras等其他流行的深度学习框架相比，PyTorch有其独特的优势：

- **TensorFlow**以其生产环境的成熟度和广泛的工业应用而闻名，但其静态计算图可能对研究人员来说不如PyTorch灵活。
- **Keras**则更加专注于快速实验，它允许用户使用更少的代码行来实现模型，但其底层细节的可控性不如PyTorch。

总的来说，PyTorch的灵活性和易用性使其成为研究和原型设计的首选工具，而TensorFlow则更适合生产和部署。

## 3.2 PyTorch的安装方法

### 3.2.1 利用Conda进行安装

Conda是一个开源的包、依赖和环境管理系统，它允许您轻松地安装和管理不同的包和版本。安装PyTorch的推荐方式之一是使用Conda。以下是如何进行安装的步骤：

1. 安装Anaconda或Miniconda。
2. 打开Anaconda命令提示符或终端。
3. 运行以下命令来安装PyTorch：

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

对于GPU版本，将`cpuonly`替换为`cudatoolkit=YOUR_CUDA_VERSION`，例如：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

### 3.2.2 使用Pip进行安装

另一种常见的安装方法是使用Python包管理器Pip。以下是使用Pip安装PyTo