安装pytorch+配置pycharm解释器(超级详细适合小白)

创建pytorch虚拟环境(GPU版本)


1.进入anaconda的终端窗口

安装pytorch+配置pycharm解释器(超级详细适合小白)_第1张图片


2.查看虚拟环境

conda env list

安装pytorch+配置pycharm解释器(超级详细适合小白)_第2张图片


3.创建虚拟环境

注:可以先换源,否则后面下载很慢,换源可以参考其他博客,这里不在赘述

conda create -n pytorch (python=3.8,可写可不写)

安装pytorch+配置pycharm解释器(超级详细适合小白)_第3张图片


4.创建完成之后,进入虚拟环境

conda activate pytorch

安装pytorch+配置pycharm解释器(超级详细适合小白)_第4张图片


5.进入pytorch官网,找到自己电脑可以接受的配置,复制安装指令

官网:https://pytorch.org/get-started/locally/

安装pytorch+配置pycharm解释器(超级详细适合小白)_第5张图片

安装指令:conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

删除“-c pytorch” ,会使用你自己的源安装,否则从pytorch官网上安装。


6.复制安装指令,粘贴到对话框,回车,安装

在安装pytorch的虚拟环境,复制安装指令进行安装(手机开热下载的会快很多或者换成镜像源)


7.安装完成后在Python中配置解释器

File->Settings->Project:pytorch->Python Interpreter

安装pytorch+配置pycharm解释器(超级详细适合小白)_第6张图片

安装pytorch+配置pycharm解释器(超级详细适合小白)_第7张图片

安装pytorch+配置pycharm解释器(超级详细适合小白)_第8张图片


8.输入验证代码,测试环境是否装好

import torch
flag = torch.cuda.is_available()
print(flag)

ngpu= 1
# Decide which device we want to run on
device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and ngpu > 0) else "cpu")
print(device)
print(torch.cuda.get_device_name(0))
print(torch.rand(3,3).cuda())

出现以下结果就是装好了

安装pytorch+配置pycharm解释器(超级详细适合小白)_第9张图片

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