【PyTorch安装实用技巧】：PyCharm用户必学的5个小技巧


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安装实用技巧概览

PyTorch作为热门的深度学习框架，其安装过程简单但需要注意细节，以确保获得最佳的开发和运行效率。本章节将概览一些实用的PyTorch安装技巧，为接下来章节中更详细的步骤和操作打下基础。

在安装PyTorch之前，了解其版本兼容性是至关重要的，以确保所用的Python版本与PyTorch版本相匹配。接下来，根据操作系统和硬件配置，检查是否需要安装额外的库，如CUDA和cuDNN，以便在GPU上进行训练加速。通过介绍这些基础知识，读者可以在后续章节中更顺利地进行PyTorch的安装和配置。

# 2. PyTorch安装前的准备工作

在深入探讨PyTorch的安装步骤之前，了解安装前的准备工作是至关重要的。良好的准备工作不仅可以确保安装过程顺利进行，还能提高后续开发的效率。

### 2.1 系统要求与兼容性检查

#### 2.1.1 确认操作系统的兼容性

PyTorch支持多种操作系统，包括Windows、Linux以及macOS。但是，每个操作系统的支持程度可能不同，尤其是在使用GPU进行计算加速时。为了确保兼容性，开发者首先需要检查PyTorch的官方文档，以获取最新版本的系统支持详情。

- **Windows:** 从Windows 7开始，PyTorch提供对GPU加速的支持。
- **Linux:** 几乎所有主要的Linux发行版都受到支持，包括Ubuntu、Fedora等。
- **macOS:** macOS 10.12或更高版本均能兼容PyTorch。

开发者应当确认当前的操作系统版本，并检查是否满足PyTorch的最低要求。

#### 2.1.2 检查硬件配置是否满足要求

除了操作系统，硬件配置也是不可忽视的因素。对于希望利用GPU进行深度学习模型训练的用户，必须确保显卡支持CUDA，并且与PyTorch版本兼容。可以通过访问NVIDIA官网或者查看PyTorch文档来确认显卡驱动和CUDA版本的兼容性。

### 2.2 Python环境的配置

#### 2.2.1 安装Python解释器

Python是PyTorch的运行基础，因此首先需要安装一个合适的Python解释器。建议使用Python 3.6以上版本，因为最新的PyTorch版本对Python 2的支持已经逐步终止。

# 在Ubuntu系统上安装Python3及其包管理工具pip
sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip

在安装过程中，需要注意选择适当的安装包版本，以及在安装pip时确保与Python3的关联。

#### 2.2.2 创建并管理Python虚拟环境

为了避免不同项目间的依赖冲突，强烈推荐为每个PyTorch项目创建独立的Python虚拟环境。Python提供了内置的`venv`模块用于创建虚拟环境。

# 创建名为myenv的虚拟环境
python3 -m venv myenv

# 激活虚拟环境
source myenv/bin/activate

创建和管理Python虚拟环境的步骤，是确保项目依赖清晰、隔离的关键。

### 2.3 PyTorch依赖包的安装

#### 2.3.1 使用pip安装PyTorch依赖

在准备好了Python解释器和虚拟环境之后，下一步就是安装PyTorch及其依赖包。通过pip安装是最常见的方法。

# 使用pip安装PyTorch（以Linux为例）
pip3 install torch torchvision torchaudio

开发者需要根据自己的操作系统选择合适的命令进行安装。在安装过程中，pip会自动下载并安装PyTorch包以及其依赖。

#### 2.3.2 配置CUDA环境（如果需要）

对于希望利用GPU加速计算的用户，CUDA环境的配置是必须的。CUDA是一种由NVIDIA提供的并行计算平台和编程模型，能够让开发者使用NVIDIA GPU进行计算密集型任务。

# 安装CUDA Toolkit（以CUDA 10.2为例）
wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_441.22_linux.run
sudo sh cuda_10.2.89_441.22_linux.run

CUDA的安装流程比较复杂，需要按照官方指南进行，尤其是要注意安装过程中选择的组件和安装路径。

## 章节小结

在本章节中，我们详细介绍了在安装PyTorch之前需要进行的准备工作。从检查操作系统的兼容性、确认硬件配置，到配置Python环境和安装依赖包，每一步都是确保PyTorch顺利运行的基础。特别地，对于GPU加速的支持，确保CUDA环境的正确安装是至关重要的。在进行完这些准备工作后，我们就可以进入下一章节，开始实际的PyTorch安装流程。

# 3. PyTorch在PyCharm中的安装步骤

## 3.1 PyCharm配置Python解释器
### 3.1.1 添加PyTorch支持的解释器

在PyCharm中配置一个兼容PyTorch的Python解释器是开始使用PyTorch之前的重要步骤。通常，您需要安装一个具有完整支持的Python版本，并确保它能够在系统上运行。下面是在PyCharm中添加解释器的详细步骤：

1. 打开PyCharm，然后选择 "File > Settings" (在Mac上是 "PyCharm > Preferences")。
2. 在设置窗口中，选择 "Project: YourProjectName > Python Interpreter"。
3. 点击齿轮图标，选择 "Add..."。
4. 在弹出的窗口中选择 "System Interpreter"。
5. 系统会列出已安装的解释器。如果未看到需要的解释器，点击旁边的 "..." 按钮，然后选择 "Show All"。
6. 通过浏览或搜索，找到并选择一个兼容的Python解释器。
7. 选择后，点击 "OK"，然后 "Apply" 和 "OK" 以关闭设置窗口。

通过以上步骤，您可以配置一个支持PyTorch的Python解释器。对于深度学习，建议使用最新的Python版本，并确保它与您安装的PyTorch版本兼容。

### 3.1.2 设置解释器路径和环境变量

配置Python解释器后，您可能需要设置解释器的路径以及相关的环境变量，以确保PyCharm能够正确地使用这个解释器来运行PyTorch相关的代码。操作步骤如下：

1. 在 "Settings" 窗口中，找到 "Project: YourProjectName > Project Interpreter"。
2. 选择配置好的解释器，然后点击右侧的 "Show All..."。
3. 在打开的 "Interpreters" 窗口中，找到您刚刚添加的解释器，点击右侧的齿轮图标，然后选择 "Show paths for the selected interpreter"。
4. 在显示的路径列表中，确保显示的是正确的解释器路径。
5. 若需要设置环境变量，可以在 "Project Interpreter" 页面，点击页面下方的 "Show All..."，然后选择 "Edit..."。
6. 在 "Interpreters" 对话框中，找到 "Environment Variables" 部分，添加或修改环境变量。

请注意，如果PyTorch的某些功能需要特定的环境变量，您需要在这里设置它们。例如，设置 CUDA_HOME 变量用于指定CUDA工具包的路径（如果您的机器安装了NVIDIA