PyTorch深度学习环境配置（3）——为PyCharm配置新建的虚拟环境

### 在无显卡的服务器上搭建深度学习环境 即使在没有GPU支持的情况下，仍然可以在仅依赖CPU的环境中进行深度学习模型训练和推理。以下是关于如何在无显卡的服务器上配置深度学习环境的具体方法。 #### 安装基础软件包 为了构建一个完整的深度学习环境，首先需要安装Python及其集成开发环境Anaconda[^1]。通过Anaconda，可以轻松管理不同版本的Python以及各种科学计算所需的库文件。 #### 设置深度学习框架 对于不使用GPU的情况，可以选择安装适用于CPU版本的PyTorch或其他主流框架如TensorFlow。具体操作如下： - **创建虚拟环境** 使用Conda命令来新建并激活一个新的工作空间以便隔离项目所需的各种依赖项。 ```bash conda create -n dl_env python=3.9 conda activate dl_env ``` - **安装PyTorch CPU版** 接下来就是加载适合当前硬件条件下的深度学习引擎——即不含CUDA支持的部分。 ```bash conda install pytorch-cpu torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch ``` 上述指令会自动处理所有必要的组件包括但不限于MKL优化过的线性代数函数集等以提高纯CPU上的性能表现。 #### 编辑器的选择与设置 除了基本的数据分析工具外，还需要一款高效的IDE用于编写复杂的算法逻辑。推荐选用JetBrains旗下的PyCharm作为日常编码伴侣，并按照官方指南完成初步设定过程[^2]。 #### 调整程序参数适应单核或多核处理器场景 考虑到部分老旧机型可能只有较少的核心数目可供分配给机器学习任务执行之用；因此，在实际运行脚本前记得调整batch size大小以及其他影响吞吐量的关键变量值至合理范围之内以免造成资源耗尽现象发生。 --- ### 示例代码片段展示如何切换到只利用中央处理器模式下运作神经网络实例： ```python import torch device = 'cpu' # 强制指定设备类型为通用串行总线接口芯片组架构代表作之一X86系列微处理器家族成员产品型号简称CPUs而非图形渲染单元GPUs model.to(device) input_tensor = input_tensor.to(device) output = model(input_tensor) ``` 以上示例展示了当缺少专用显示适配器辅助运算能力时应采取何种措施确保应用程序正常运转的同时还能获得较为满意的效能指标成绩。 ---