Anaconda安装，pytorch安装，pycharm使用Anacanda安装的pytorch

### 如何在PyCharm中使用Anaconda安装和配置PyTorch #### 安装Anaconda并设置Python解释器 对于希望利用Anaconda来管理开发环境的开发者来说，在PyCharm中配置Anaconda是一个重要的步骤。首先，确保已经下载并安装了Anaconda发行版[^1]。 接着，在PyCharm里配置项目使用的Python解释器为Anaconda中的某个特定版本。这可以通过打开`File -> Settings -> Project: your_project_name -> Python Interpreter`完成，之后点击右上角齿轮图标选择`Add...`选项，再通过`Conda Environment -> Existing environment`挑选已有的虚拟环境或是新建一个专门针对项目的环境。 #### 创建新的Conda环境以支持PyTorch 考虑到不同项目可能依赖于不同的库版本组合，建议为每个重要应用单独建立一个新的Conda环境。例如，如果打算在一个环境中专注于GPU加速计算，则可以创建名为`gpupytorch`的新环境，并指定所需的Python版本： ```bash conda create -n gpupytorch python=3.9 ``` 激活该环境后即可继续下一步操作[^2]。 #### 安装PyTorch及相关工具包至新环境中 进入之前创建好的Conda环境(`conda activate gpupytorch`)，然后依据目标硬件平台（CPU/GPU）选取合适的安装方式。假设当前机器配备有兼容NVIDIA GPU且安装好了相应的CUDA驱动程序，那么可以直接采用预编译二进制文件的方式快速部署最新稳定版PyTorch及其配套组件如`torchvision`: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 这里选择了CUDAToolKit 11.3作为示例；实际选择时应参照官方文档确认最适合自己的CUDA版本号[^3]。 #### 配置PyCharm识别新安装的PyTorch 当上述工作完成后，返回到PyCharm界面刷新可用软件列表，此时应该能够看到刚加入的所有包已经被正确加载到了选定的解释器路径下。为了验证一切正常运作，可以在IDE内部编写一段简单的测试代码片段尝试调用PyTorch功能函数，比如打印出Tensor对象的信息： ```python import torch print(torch.__version__) if torch.cuda.is_available(): print('CUDA is available') else: print('No CUDA detected') ``` 这段脚本会输出PyTorch的具体版本信息以及是否存在有效的CUDA设备供后续深度学习模型训练使用。