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Pycharm的安装与Conda环境的配置

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用户11315985
发布2024-10-16 12:50:04
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发布2024-10-16 12:50:04
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文章被收录于专栏:CSDN小华
第一步:下载并安装 PyCharm 社区版
  1. 访问 PyCharm 官网
  2. 选择适用于你操作系统的 PyCharm 社区版 (Community Edition) 下载链接。
  3. 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
  1. 打开 PyCharm 并创建一个新项目。
  2. 在创建项目的向导中,选择合适的项目位置和项目名称。
  3. 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
  1. Python Interpreter 页面,点击右上角的齿轮图标,然后选择 Add...
  2. 选择 Conda Environment 选项卡。
  3. 选择 Existing environment
  4. 点击 conda.exe 文件路径旁的文件夹图标。
  5. 浏览到你的 Anaconda 或 Miniconda 安装目录下的 Scripts 文件夹(通常位于 Anaconda3\Scriptsminiconda3\Scripts),选择 conda.exe
  6. 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 pytorchtorchvision 作为依赖项。
    • 点击 OK 创建环境。

第四步:验证环境
  1. 返回 Python Interpreter 页面,确保所选环境是你刚刚创建的 Conda 环境。
  2. 点击 ApplyOK 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:

代码语言:javascript
复制
import torch
print(torch.__version__)

3.检查 GPU 支持(如果有的话):

代码语言:javascript
复制
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:

代码语言:javascript
复制
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。

代码语言:javascript
复制
```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
```
代码语言:javascript
复制
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'
```
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原始发表:2024-09-09,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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目录
  • 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
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