PyTorch超详细安装教程：Anaconda、PyTorch和PyCharm整套安装流程

在深度学习的研究和开发中，PyTorch 是一个非常流行的框架。为了方便管理库和环境，我们通常会使用 Anaconda 来建立虚拟环境，接下来，我们将详细介绍如何在 Anaconda 中安装 PyTorch，并在 PyCharm 中配置 PyTorch 开发环境。

第一部分：安装 Anaconda

1. 下载 Anaconda
   首先，从 Anaconda 的官方网站（Anaconda下载页）下载适合你操作系统的 Anaconda 安装包。

2. 安装 Anaconda
   下载完成后，运行安装程序。安装过程中可以选择添加 Anaconda 到系统 PATH 环境变量，虽然这样做会导致潜在的配置问题，但如果你是新手，建议可以选择. 默认选项，以便更加方便地使用 Anaconda Navigator。

3. 验证 Anaconda 安装
   安装完成后，可以通过命令行验证 Anaconda 是否安装成功。打开命令行（Windows 用户可以使用 Anaconda Prompt，macOS/Linux 用户可以使用终端），输入以下命令： bash conda --version 如果输出了版本号，说明 Anaconda 安装成功。

第二部分：创建 PyTorch 虚拟环境

1. 创建虚拟环境
   在命令行中输入以下命令来创建一个新的虚拟环境，假设我们叫这个环境 pytorch_env： bash conda create -n pytorch_env python=3.8 这里我们选择使用 Python 3.8 版本，你可以根据需要进行调整。

2. 激活虚拟环境
   创建成功后，激活该环境： bash conda activate pytorch_env

3. 检查环境
   激活后，可以检查当前的 Python 版本和其他包： bash python --version

第三部分：安装 PyTorch

在激活的环境中，我们可以使用以下命令来安装 PyTorch。根据你系统的 CUDA 支持选择合适的安装命令。

1. CPU 版本： bash conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

2. GPU 版本（以 CUDA 11.6 为例）： bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.6 -c pytorch

3. 验证 PyTorch 安装 安装完成后，启动 Python 交互式环境并输入以下代码验证 PyTorch 是否安装成功： python import torch print(torch.__version__)

第四部分：在 PyCharm 中配置 PyTorch 项目

1. 下载并安装 PyCharm
   前往 PyCharm 下载页 下载 Community 版本或 Professional 版本的 PyCharm。

2. 创建新项目
   打开 PyCharm，选择 "Create New Project"，在 "Location" 中输入你的项目路径。

3. 选择 Python 解释器
   在 "Python Interpreter" 部分，点击 "Add Interpreter"，选择 "Conda Environment"，然后点击 "Existing environment"。选择刚刚创建的 pytorch_env 环境的 Python 路径。

4. 验证 PyTorch 在 PyCharm 中的使用 创建一个新的 Python 文件（比如 test.py），输入以下代码： ```python import torch

x = torch.rand(5, 3) print(x) ``` 运行脚本，如果能够正确输出一个 5x3 的随机张量则说明配置成功。

总结

通过以上步骤，你成功地使用 Anaconda 安装了 PyTorch，并在 PyCharm 中配置了开发环境。这将为你今后的深度学习项目提供便利。希望这个教程对你有所帮助！如有问题，请随时查阅 PyTorch 的 官方文档。