在Anaconda中安装完paddle后，在Pycharm使用

最新推荐文章于 2025-04-23 17:00:46 发布

chenguangjing080

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文章标签： paddle pycharm python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chenguanging080/article/details/127954664

版权

新建工程

在这里插入图片描述

使用先前的解释器，并添加本地解释器路径
点击Conda环境配置，并在Interpretre中添加Anaconda目录下安装paddle的python解释器
解释器路径确定好之后如下图，之后正常创建工程
创建完成之后，测试如下

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此处可根据电脑配置来选择，具体看 https://www.paddlepaddle.org.cn/创建一个新的环境 PaddleNLP,使用 python3.10。添加 Conda 环境，然后新建 demo 项目。安装完成之后切换环境到 PaddleNLP。点击运行弹出下面提示代表安装成功。电脑中找到 Anaconda。初学者使用 CPU 模式即可。下载完成之后提示 done。

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通常，在本地安装与显卡对应的cuda和cudnn，这样才可以用显卡进行训练。但不同的项目所需框架所支持的CUDA版本是不一样的，而框架和CUDA版本之间又是互相依赖的，所以如果可以灵活地在不同cuda版本间切换将是非常方便的。anaconda就可以实现这个功能。所以可在conda创建的不同虚拟环境中安装不同的cuda和cudnn版本，以此来实现不同cuda版本间的切换。

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open Terminal进入，创建环境，激活环境，清华源，打开pytorch的。炮哥带你学真的是保姆级教学，一学就会。记录一下我的学习过程。安装anaconda＋pytorch环境＋paddle环境。有显卡驱动的，可以直接在桌面右键，找到英伟达驱动控制面板。anaconda之前我就装好了，所以这一步省略了。电脑右击-->管理-->设备管理器-->显示适配器。win＋R 输入cmd。

Conda安装到虚拟环境中的包在pycharm中不显示--pip下载的包都到了base环境中-Ubuntu20.04

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在PyCharm中配置Anaconda的PaddlePaddle环境，可以按照以下步骤进行： 1. **安装Anaconda**：如果你还没有安装Anaconda，可以从[Anaconda官网](https://www.anaconda.com/products/distribution)下载并安装适合你操作系统的版本。 2. **创建新的Conda环境**：打开Anaconda Prompt（或终端），输入以下命令来创建一个新的Conda环境并激活它： ```bash conda create -n paddle_env python=3.8 conda activate paddle_env ``` 3. **安装PaddlePaddle**：在激活的Conda环境中，安装PaddlePaddle。你可以从[PaddlePaddle官网](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick)找到适合你系统的安装命令。例如，对于CPU版本的PaddlePaddle，可以使用以下命令： ```bash pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple ``` 4. **配置PyCharm使用Conda环境**：打开PyCharm，进入`File -> Settings -> Project: <Your Project Name> -> Python Interpreter`。点击右上角的齿轮图标，选择`Add...`，然后选择`Conda Environment`。在弹出的窗口中，选择`Existing environment`，然后点击`...`按钮，浏览到你刚才创建的Conda环境的Python解释器路径。通常路径如下： ``` <Anaconda安装路径>/envs/paddle_env/bin/python ``` 选择后，点击`OK`完成配置。 5. **验证配置**：创建一个新的Python文件，输入以下代码来验证PaddlePaddle是否安装成功： ```python import paddle print(paddle.__version__) ``` 运行代码，如果输出了PaddlePaddle的版本号，说明配置成功。通过以上步骤，你就可以在PyCharm中使用Anaconda的PaddlePaddle环境进行开发了。