Mac电脑 PycharmIDE pytorch 安装

部署运行你感兴趣的模型镜像

### Mac PyCharm安装CPU版PyTorch教程

#### 一、创建虚拟环境
1. **打开PyCharm** -> 新建项目  
   - 在`Location`选择项目路径
   - 展开`Python Interpreter`选项
   - 选择`New environment using Virtualenv`
   - 确保`Base interpreter`为系统Python路径(默认路径示例:`/usr/local/bin/python3`)

2. **设置环境参数**  
   - 勾选`Inherit global site-packages`(可选)
   - 取消勾选`Make available to all projects`(避免环境冲突)

3. **点击Create**完成环境创建  
   系统会自动生成`venv`文件夹存储依赖库

#### 二、安装CPU版PyTorch
1. **打开终端**  
   - PyCharm内按`⌥F12`或通过底部`Terminal`标签打开

2. **执行安装命令**  
   ```bash
   pip install torch torchvision torchaudio
   ```
   此命令会自动安装Mac兼容的CPU版本(当前最新版默认适配M1/M2芯片的Metal加速)

3. **验证安装路径**  
   ```bash
   pip list | grep torch
   ```
   应显示类似:
   ```
   torch           2.1.2
   torchvision     0.16.2
   torchaudio      2.1.2
   ```

#### 三、验证安装结果
新建Python文件`test_torch.py`:
```python
import torch

print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}")
print(f"CUDA可用性: {torch.cuda.is_available()}")
print(f"MPS可用性: {torch.backends.mps.is_available()}")  # Mac专属Metal加速支持检测
```

预期输出:
```
PyTorch版本: 2.1.2
CUDA可用性: False
MPS可用性: True  # 若为Intel芯片则显示False
```

#### 四、常见问题处理
1. **环境激活失败**  
   在终端执行:
   ```bash
   source venv/bin/activate
   ```

2. **安装速度慢**  
   添加清华镜像源:
   ```bash
   pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch torchvision torchaudio
   ```

3. **权限错误**  
   添加`--user`参数:
   ```bash
   pip install --user torch torchvision torchaudio
   ```

: 安装命令参考PyTorch官方文档的CPU版本安装指引  
: 虚拟环境路径建议避免包含中文或特殊字符,防止出现兼容性问题

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

### PyCharm 和 PyTorch 安装详细教程 #### 选择合适的开发环境 为了确保PyCharm能够顺利运行并支持PyTorch,建议使用Anaconda作为基础环境管理工具。通过Anaconda创建一个新的Conda环境来安装Python和其他依赖项可以有效减少冲突。 #### 创建 Conda 环境 启动 Anaconda Prompt 或者任何命令行界面,并输入如下命令以建立新的 conda 虚拟环境[^1]: ```bash conda create --name pytorch_env python=3.9 ``` 激活新创建的虚拟环境: ```bash conda activate pytorch_env ``` #### 安装 PyTorch 及其依赖库 访问官方文档获取最新的稳定版 PyTorch 的 pip/conda 命令,通常形式如下(具体版本号可能会有所变化)[^2]: 对于 Windows 用户来说,推荐采用以下方式安装 PyTorch: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` #### 配置 PyCharm 使用指定 Python 解释器 打开 PyCharm 并加载已有项目或新建一个项目;进入 `File` -> `Settings...` (Windows/Linux) 或 `PyCharm` -> `Preferences` (macOS),导航到 `Project: <project_name>` -> `Python Interpreter`;点击右上角齿轮图标,选择 `Add...`, 接着选择 `Existing environment` ,浏览至之前创建的 conda 环境路径下的 `python.exe` 文件位置完成配置. 验证安装成功与否可以通过编写简单的测试脚本来确认 GPU 是否可用: ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) ``` 如果返回 True,则说明一切正常.
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