将Conda虚拟环境连接到PyCharm

对于conda安装CUDA和配置cuDNN可以参考

创建虚拟环境并配置torch

• 在开始菜单栏点击AnacondaPrompt
• 了解基础命令：

#查看有哪些虚拟环境
conda envlist
#激活指定虚拟环境
conda activate 虚拟环境名

创建虚拟环境

#conda create -n 环境名 python=3.x #一般建议安装python版本为3.8，兼容性高一点
conda create -n torch python=3.8

激活虚拟环境

在安装torch之前一定要激活虚拟环境

#conda activate $虚拟环境名称$
conda cactivate torch

安装torch

Pytorch命令复制网址：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

#安装的torch版本必须和python版本对应，不过3.8版本的python基本和1.4及以上的都匹配
#首先打开电脑的cmd，使用命令nvidia-smi查看cUDA的版本号，在pytorch官网找到对应的版本（不对应好像 也行，但还是建议对应）。
#我的是12.0，我打算安装低版本，为了这个环境能够通用
#conda命令，非常不建议使用！！！因为很容易安装的是CPU版本的torch
#建议一定使用对应的pip安装方式 pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 — extra-index-url https://download.pytorch.org/wh1/cu116

如果你用conda方式没有安装成功，可以尝试用pip的方式覆盖安装。

检验

主要验安装GPU版本和torch是否成功。可以发现带有cuxxxx证明安装的是GPU版的torch

#使用命令pip list
pip list | findstr “torch”

交互命令法验证torch版本

新建一个新的项目—–文件—-设置—-项目名【Python解释器】—添加解释器—-选择现有—–Conda

在Conda中选择上面创建好的虚拟环境。

输入简单的测试代码，运行查看结果。说明配置成功