Pycharm的安装以及如何配置Pytorch环境（Win11）_pycharm安装torch

每次电脑做系统或者服务器崩掉之后都要重新配置环境，所以趁着这次配环境，写一下本文，废话不多说，开干！！！

pycharm的安装：

地址：Other Versions - PyCharm

上面的地址是pycharm的各个历史版本地址，大家可以根据需要下载。

下载之后，就一步步的傻瓜式安装就行。

 选择你要安装的路径，没必要是C盘，但必须是全英文路径(预防有环境问题)

 点击Install，等待安装完成就可以了。

我们做深度学习，目前较火的框架是Pytorch框架，在配置torch环境前，需要下载Ancoda，下面是anconda地址。

Anaconda | The World’s Most Popular Data Science Platform

 

选择自己要安装的目录 ，然后next，Install，等待完成即可。

安装之后会出现这些东西，然后打开AnacondaPrompt

 在这里可以创建我们需要的虚拟环境，我现在创建一个名字叫zd的虚拟环境，python选择3.6版本。创建命令为：conda create -n zd python=3.6

 中途会让你输入yes

安装过后，用conda activate zd(你自己的环境名)命令，激活你的虚拟环境，我们需要在所建的虚拟环境里面下载pytorch。

激活虚拟环境后，我们可以看到之前的base变成了当前的虚拟环境名。

在安装pytorch之前我们需要先查看自己的CUDA版本是多少。命令：nvidia-smi(注意中间没有空格)，如果报错：“不是内部或外部命令.....”，则需要配置环境变量，步骤如下(win11)： 

需要添加的变量：C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI

 

 然后确定，退出。关闭Prompt，再打开环境变量就生效了。这时在输入nvidia-smi就会出现下图：

 可以看到我的CUDA版本是11.4，我们可以下载比这个版本低的，因为它向下兼容。然后我们就可以去pytorch官网找我们需要版本的torch了。

PyTorch

 进入官网之后，往下翻，可以查看更多的历史版本。

我的网络需要torch1.8.1版本的，所以我找了一个cuda11.1，torch1.8.1的安装命令，值得注意的是三角好标的cu111，指的是cuda11.1，带这种的都是GPU版本的torch，是可以调用显卡算力的，不带的只能调用CPU。深度学习的同学要注意哦！

然后复制这个安装命令，在你的虚拟环境下运行命令。(如果很慢可以尝试清华源，可以自行百度)

安装完成后，依次输入红框中的命令，如果结果为true，则安装成功。

然后再讲解在pycharm中如何使用咱们上面建好的虚拟环境： 

首先打开咱们下载好的pycharm，第一次打开有点慢

 我这是2020版本的界面，不同版本的不一样，但大致功能差不多。点击NewProject

 我们会看到那个框框中，显示“No interpreter”，那我们需要点击框框最右边那个三个点的按钮

 

 然后点击最右侧的三个小点点，会弹出对话框，找到你的Anconda安装目录，

 

找知道你之前创建的环境名字之后，往下翻，会有一个python.exe的文件，选中这个文件，点确认即可。

这样pytorch的虚拟环境就导入到pycharm当中了

点击ok

 可以看到之前没有编译环境，现在已经变成了咱们的虚拟环境了，然后点击Create即可。