深度学习环境完整安装(Python+Pycharm+Pytorch cpu版)

深度学习是一种通过神经网络进行模式识别和数据分析的技术。为了在本地计算机上进行深度学习开发，首先需要搭建好相应的环境。本文将详细介绍如何在Windows平台上安装Python、PyCharm以及PyTorch的CPU版本，以便大家能够顺利地进行深度学习项目开发。

一、安装Python

1. 下载Python： 首先访问Python官方网站，选择最新版本的Python进行下载。一般推荐下载Python 3.x版本。下载完成后，运行安装程序。

2. 安装Python： 在安装过程中，务必勾选“Add Python to PATH”选项，这样可以确保在命令行中可以直接使用Python。其他选项保持默认设置即可。

3. 验证安装： 安装完成后，打开命令提示符（cmd），输入以下命令来检查Python是否成功安装： bash python --version 如果显示Python的版本号，则表示安装成功。

二、安装PyCharm

1. 下载PyCharm： 访问JetBrains官网，下载PyCharm Community版（免费版）或Professional版（付费版）。

2. 安装PyCharm： 按照下载好的安装程序提示进行安装。安装过程中可以选择创建桌面快捷方式、关联文件等选项。

3. 首次启动： 启动PyCharm后，可以选择导入之前的设置，或者选择“Do not import settings”以使用默认设置。

三、安装PyTorch（CPU版本）

1. 前往PyTorch官网： 访问PyTorch官网，在“Get Started”页面中选择适合的配置。假设我们选择的是“Windows”，然后选择“Stable”版本以及“Python”版本为“3.x”，在“Compute Platform”中选择“CPU”。

2. 获取安装命令： 根据选择的配置，PyTorch官网将给出适合的安装命令。例如，使用pip安装CPU版本的PyTorch的命令可能是： bash pip install torch torchvision torchaudio

3. 在命令行中执行安装命令： 打开命令提示符，粘贴以上命令并回车，等待安装完成。安装过程中可能会下载一些依赖库，请耐心等待。

4. 验证PyTorch安装： 安装完成后，进入Python交互式环境，输入以下代码以检查PyTorch是否安装成功： python import torch print(torch.__version__) print("是否支持GPU:", torch.cuda.is_available()) 如果没有报错并且显示了PyTorch的版本，代表PyTorch已成功安装。

四、在PyCharm中创建项目

1. 创建新项目： 启动PyCharm，点击“File” -> “New Project”，选择“纯Python”或“深度学习”类型。

2. 配置Python解释器： 选择刚才安装Python的路径作为项目的解释器。PyCharm会自动识别并配置好环境。

3. 编写简单的PyTorch代码： 在创建的项目中，新建一个Python文件（如main.py），输入以下示例代码： ```python import torch

# 创建一个随机的张量 x = torch.rand(5, 3) print("随机张量：") print(x)

# 张量的加法 y = torch.rand(5, 3) print("随机张量加法结果:") print(x + y) ```

总结

通过以上步骤，我们已经成功在本地计算机上安装了Python、PyCharm以及PyTorch的CPU版本。现在，可以通过PyCharm编写代码，开始您的深度学习之旅。希望这篇文章能帮助到大家！