File
> Settings
(对于 macOS 用户是 PyCharm
> Preferences
)。Project: <your_project_name>
> Python Interpreter
。
Python Interpreter
页面,点击右上角的齿轮图标,然后选择 Add...
。Conda Environment
选项卡。Existing environment
。conda.exe
文件路径旁的文件夹图标。Scripts
文件夹(通常位于 Anaconda3\Scripts
或 miniconda3\Scripts
),选择 conda.exe
。Create New Environment
。pytorch_env
。pytorch
和 torchvision
作为依赖项。OK
创建环境。
Python Interpreter
页面,确保所选环境是你刚刚创建的 Conda 环境。Apply
和 OK
应用更改并关闭设置窗口。
打开 PyCharm 的终端或者新建一个 Python 脚本。
在终端中输入以下命令以验证 PyTorch 是否正确安装:
import torch
print(torch.__version__)
3.检查 GPU 支持(如果有的话):
if torch.cuda.is_available():
print("CUDA is available!")
else:
print("CUDA is not available.")
在 PyCharm 中新建一个 Python 脚本。
输入以下代码来测试 PyTorch 的基本功能:
import torch
# 创建一个浮点型张量
tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 3, 4]], dtype=torch.float32)
print(tensor)
# 创建两个整数型张量
tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3])
tensor2 = torch.tensor([4, 5, 6])
print(tensor1)
print(tensor2)
运行脚本并检查输出是否符合预期。
```py
import torch
# 创建一个浮点型张量
tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 3, 4]], dtype=torch.float32)
tensor
# 创建两个整数型张量
tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3])
tensor2 = torch.tensor([4, 5, 6])
tensor1, tensor2
```
error:
```
---------------------------------------------------------------------------
ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last)
Cell In[2], line 2
1 signal.alarm(30)
----> 2 import torch
4 # 创建一个浮点型张量
5 tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 3, 4]], dtype=torch.float32)
ModuleNotFoundError: No module named 'torch'
```