pytorch使用时，从使用spyder转向pycharm过程中遇到的一些问题。

最新推荐文章于 2025-07-11 16:04:13 发布

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分类专栏： PyTorch

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本文介绍从Spyder转到PyCharm过程中遇到的问题及解决方案，包括修改参数解析方式和更新变量处理方法，确保Torch代码在PyCharm中正确运行。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前言：

之前一直使用spyder作为运行环境，但是随着学习的深入，需要处理的程序越来越多，spyder的操作变得麻烦起来，是一款渐渐的无法满足需求，与之形成鲜明的比，pycharm功能强大，是python开发的不二之选，于是从spyder转向使用pycharm，但是在这过程中遇到了一些奇怪的问题。

用spyder运行torch（0.4.0版）官方mnist实例，运行正常，windows上的pycharm运行统一串代码却无法运行，版本（pycharm-community-2018.1.2），（pycharm-community-2018.1.4），（pycharm-professional-2018.1.4）均无法运行，而ubuntu系统下的pycharm-community-2018.1却能正常使用。

报错：

1，运行mnist主程序，报错：_jb_pytest_runner.py: error: unrecognized arguments，大概意思是，args = parser.parse_args()无法得到参数。

   #只要将
 args = parser.parse_args()
   # 换成：
 args, unknown = parser.parse_known_args()

#便可。

2，随后出现新报错：

UserWarning: volatile was removed and now has no effect. Use `with torch.no_grad():` instead.
    data, target = Variable(data, volatile=True), Variable(target)
  #和
UserWarning: invalid index of a 0-dim tensor. This will be an error in PyTorch 0.5. Use tensor.item() to convert a 0-dim tensor to a Python number
    test_loss += F.nll_loss(output, target, size_average=False).data[0] # sum up batch loss

修改如下：

将：

data, target = Variable(data, volatile=True), Variable(target)  
#和
test_loss += F.nll_loss(output, target, size_average=False).data[0] # sum up batch loss

分别修改为：

data, target = Variable(data), Variable(target)  
#和
test_loss += F.nll_loss(output, target, size_average=False).item() # sum up batch loss

原因分析：

可能是因为最新版pyhcarm提前进入了PyTorch 0.5 的要求。在排斥Torch 0.4.0 的语法。