Anaconda+CUDA+CUDNN+Pycharm+Pytorch安装教程(第一节 Anconda安装)

Anaconda安装与环境配置教程:步骤详解与常见问题
### 安装PyTorchAnacondaPyCharm中的指南 #### 创建Anaconda虚拟环境并安装PyTorch 为了防止不同项目之间的依赖冲突,建议为每个项目创建独立的虚拟环境。对于希望在不干扰现有Python环境中安装特定版本PyTorch的情况而言,这一步骤尤为重要[^3]。 ```bash conda create -n pytorch_env python=3.8 conda activate pytorch_env ``` 接着,在激活的新建环境下执行如下命令来安装适合当前系统的PyTorch: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 此操作会自动处理所有必要的依赖关系,并确保所选CUDA版本与硬件兼容。 #### 设置PyCharm终端至指定Conda环境 完成上述配置之后,需调整IDE(集成开发环境),即PyCharm的工作空间以便能够识别新建立的`pytorch_env`作为默认解释器。具体做法是在PyCharm内更改项目的Python解释器指向刚才创建好的Conda环境路径[^1]。 进入PyCharm后按照以下方式切换解释器: - 打开文件菜单选择Settings(Windows/Linux)/Preferences(MacOS) - 寻找Project Interpreter选项卡下的齿轮图标点击Add... - 选取Conda Environment -> Existing environment, 浏览定位到对应envs目录下名为`pytorch_env`的位置确认应用变更 此时,PyCharm将会同步更新内部使用的包列表,使得开发者可以在编写代码时享受到来自该自定义环境所提供的全部功能支持。 另外值得注意的是如果计划在同一台机器上运行Jupyter Notebook,则可能还需要额外注册刚刚构建出来的环境给Notebook服务知晓: ```bash python -m ipykernel install --user --name pytorch_env --display-name "Python (PyTorch Env)" ``` 这样做的好处在于允许用户轻松地在浏览器界面里挑选想要运用的具体编程上下文而无需每次都手动启动新的实例[^2]。
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