Pycharm的安装与Conda环境的配置

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Pycharm的安装与Conda环境的配置

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. 在 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\Scripts 或 miniconda3\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 pytorch 和 torchvision 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 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：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

import torch
print(torch.__version__)

3.检查 GPU 支持（如果有的话）：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

if torch.cuda.is_available():
    print("CUDA is available!")
else:
    print("CUDA is not available.")

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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：

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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代码运行次数：0运行复制

```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代码运行次数：0运行复制

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'
```

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2024-09-09，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除前往查看condapycharm测试脚本配置

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