没有cuda,pycharm安装pytorch

### PyTorch CPU Only 安装指南 要在没有 CUDA 的环境中通过 PyCharm 安装仅支持 CPU 的 PyTorch,可以按照以下方法操作: #### 使用 Conda 进行安装 如果用户已经配置好了 Anaconda 或 Miniconda 环境,则可以通过 `conda` 命令来完成安装。以下是具体的命令: ```bash conda install pytorch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 cpuonly -c pytorch -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ ``` 这条命令会从清华镜像源下载并安装指定版本的 PyTorch 及其依赖项[^1]。 #### 配置 PyCharm 以使用 Conda 环境 1. 打开 PyCharm 并进入项目的设置界面 (`File -> Settings`)。 2. 转到 `Project: <your_project_name> -> Python Interpreter`。 3. 点击齿轮图标,选择 `Add...`。 4. 在弹出窗口中选择 `Conda Environment`,然后点击 `Existing environment`。 5. 浏览并选择之前创建的 Conda 环境路径。 #### 使用 Pip 进行安装 如果没有使用 Conda,也可以借助 `pip` 来安装 PyTorch 的 CPU 版本。运行如下命令即可: ```bash pip install torch==1.12.1+cpu torchvision==0.13.1+cpu torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` 此命令适用于不带 GPU 支持的情况,并且可以从官方仓库获取所需的包[^2]。 #### 验证安装成功 为了确认 PyTorch 已经正确安装并且只启用了 CPU 模式,可以在项目中加入以下测试代码片段: ```python import torch print(torch.__version__) # 输出已安装的 PyTorch 版本号 print(torch.cuda.is_available()) # 应该返回 False 表明未检测到 CUDA 设备 ``` 以上步骤能够帮助开发者顺利地在不含 NVIDIA 显卡的工作站或者笔记本电脑上部署基于 PyTorch 的机器学习模型开发环境。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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