Ubuntu上的PyCharm配置conda环境

打开PyCharm并创建新项目

File --> New_Project

选择要创建的Conda名称

要修改的地方有:

1、选择项目位置

2、类型选择 Conda

3、Python版本 自定义

4、要使用的名称

配置虚拟环境

点击右下角,选择“添加新的解释器”:

选择刚创建的Conda名称,进入bin目录

找到对应的Pyhon解释器,两者任选一个即可。

之后两次“确认”,PyCharm中的Conda环境已安装成功,现在就可以使用Conda写代码了。

### 配置 PyCharm 使用 Conda 创建的深度学习环境 #### 安装 Miniconda 或 Anaconda 为了在 Ubuntu配置 PyCharm 来使用由 Conda 管理的 Python 解释器,首先需要安装 Miniconda 或者 Anaconda。Miniconda 是一个轻量级的选择,仅包含 conda 工具和 Python[^3]。 ```bash wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` 完成安装后重启终端使更改生效。 #### 创建新的 Conda 虚拟环境 接着创建一个新的虚拟环境用于深度学习项目: ```bash conda create --name dl_env python=3.9 conda activate dl_env ``` 这会激活名为 `dl_env` 的新环境,在此环境中可以安全地管理依赖项而不影响系统的其他部分。 #### 安装必要的库 对于深度学习应用来说,通常还需要安装诸如 PyTorch 和 CUDA Toolkit 等工具包。可以通过以下命令来实现这一点: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 这里假设目标硬件支持 CUDA 11.3 版本;如果不是,则应调整版本号以匹配实际需求。 #### 设置 PyCharm 访问 Conda 环境 打开 PyCharm 并进入设置界面 (`File -> Settings`) ,导航到 `Project: your_project_name -> Python Interpreter` 。点击右上角齿轮图标并选择 "Add..." 。然后按照提示操作直到能够看到已有的 Conda 环境列表为止。从中挑选刚才建立的那个(`dl_env`)作为项目的解释器[^2]。 如果希望更方便启动 PyCharm , 可考虑创建桌面快捷方式: ```bash gedit ~/Desktop/pycharm.desktop ``` 编辑该文件使其指向正确的路径,并确保具有执行权限以便双击即可启动应用程序。 通过上述步骤就可以成功地让 PyCharmUbuntu 中利用 Conda 所构建出来的深度学习开发环境了。
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