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第一步:下载并安装 PyCharm 社区版
第二步:创建新项目并配置 Python 解释器
第三步:配置 Conda 环境
第四步:验证环境
第五步:测试 PyTorch
第六步:测试基本 PyTorch 代码
第一步:下载并安装 PyCharm 社区版
- 访问 PyCharm 官网。
- 选择适用于你操作系统的 PyCharm 社区版 (Community Edition) 下载链接。
- 下载完成后,运行安装程序并按照提示完成安装过程。
第二步:创建新项目并配置 Python 解释器
- 打开 PyCharm 并创建一个新项目。
- 在创建项目的向导中,选择合适的项目位置和项目名称。
- 进入“项目解释器”设置:
- 选择
File
>Settings
(对于 macOS 用户是PyCharm
>Preferences
)。- 导航到
Project: <your_project_name>
>Python Interpreter
。
第三步:配置 Conda 环境
- 在
Python Interpreter
页面,点击右上角的齿轮图标,然后选择Add...
。- 选择
Conda Environment
选项卡。- 选择
Existing environment
。- 点击
conda.exe
文件路径旁的文件夹图标。- 浏览到你的 Anaconda 或 Miniconda 安装目录下的
Scripts
文件夹(通常位于Anaconda3\Scripts
或miniconda3\Scripts
),选择conda.exe
。- 如果你已经有一个包含 PyTorch 的 Conda 环境,可以直接选择它;如果没有,则需要创建一个新的环境:
- 选择
Create New Environment
。- 输入环境名称,例如
pytorch_env
。- 选择一个 Python 版本,例如 Python 3.9。
- 添加
pytorch
和torchvision
作为依赖项。- 点击
OK
创建环境。
第四步:验证环境
- 返回
Python Interpreter
页面,确保所选环境是你刚刚创建的 Conda 环境。- 点击
Apply
和OK
应用更改并关闭设置窗口。
第五步:测试 PyTorch
- 打开 PyCharm 的终端或者新建一个 Python 脚本。
- 在终端中输入以下命令以验证 PyTorch 是否正确安装:
import torch print(torch.__version__)
3.检查 GPU 支持(如果有的话):
if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("CUDA is not available.")
第六步:测试基本 PyTorch 代码
在 PyCharm 中新建一个 Python 脚本。
输入以下代码来测试 PyTorch 的基本功能:
import torch # 创建一个浮点型张量 tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 3, 4]], dtype=torch.float32) print(tensor) # 创建两个整数型张量 tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3]) tensor2 = torch.tensor([4, 5, 6]) print(tensor1) print(tensor2)
运行脚本并检查输出是否符合预期。
```py import torch # 创建一个浮点型张量 tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 3, 4]], dtype=torch.float32) tensor # 创建两个整数型张量 tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3]) tensor2 = torch.tensor([4, 5, 6]) tensor1, tensor2 ```
error: ``` --------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[2], line 2 1 signal.alarm(30) ----> 2 import torch 4 # 创建一个浮点型张量 5 tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 3, 4]], dtype=torch.float32) ModuleNotFoundError: No module named 'torch' ```