写给新手的话 pycharm是什么,为什么让我指定interpreter 记事本 最开始写C语言代码的时候,人们使用vi,记事本等软件写代码,写完了之后用GCC编译,然后运行编译结果,就是二进制文件。python也可以这样做,用记事本写完代码,保存成如test.py的文件后,通过命令python test.py可以运行这一文件。最初的C语言代码都是通过这种方式写的。但是人们很快发现了一个问题,就是这么弄太麻烦了,编写用vi,运行得切出去用shell,出错了再切回vi改代码。这要是编写、运行、调试都能在同一个窗口里进行,再来点语法检查,高亮,颜色,代码提示,那写代码的效率不就高多了吗?所以就有了 在IT行业中,编程环境的配置是一项基础且重要的工作,尤其是对于深度学习领域的开发者而言,配置一个高效的PyTorch环境能够极大地提升工作效率。本篇文章将详细讲解如何在Anaconda与PyCharm环境下配置PyTorch。 理解PyCharm是什么至关重要。PyCharm是一款由JetBrains公司开发的Python集成开发环境(IDE),它提供了诸如代码编辑、调试、测试和版本控制等功能,大大简化了Python项目的开发流程。与早期的文本编辑器相比,PyCharm集成了编写、运行和调试代码的功能,还包含语法高亮、代码补全和错误检查等特性,使得编程体验更佳。 PyCharm中的"interpreter"指的是Python解释器,它是执行Python代码的引擎。在PyCharm中为每个项目指定一个interpreter,意味着指定了代码运行的具体Python环境,这可以是系统全局的Python解释器,也可以是特定的虚拟环境。 接下来,我们讨论pip,它是Python的包管理工具,类似于Java的Maven或Gradle。通过pip,用户可以方便地从Python Package Index (PyPI) 下载和安装所需的库和模块,管理项目依赖。 conda是一个开源的包管理和环境管理系统,它不仅可以管理Python包,还能管理其他语言的包,并且支持创建和切换虚拟环境。虚拟环境允许你在同一台机器上隔离不同的Python项目,每个项目可以拥有独立的Python版本和依赖包,避免了版本冲突的问题。conda、virtualenv和pipenv都是用于环境管理的工具,但各有特点,conda功能更为全面,可以更方便地管理环境和包。 Anaconda是一个包含大量预装科学计算和数据科学相关包的conda发行版,它提供了一个完整的数据分析和科学计算环境。Anaconda和miniconda的区别在于,Anaconda包含了大量的预装包,而miniconda则更精简,仅包含conda本身。选择安装Anaconda主要是因为其提供的便利性,包括预装的conda和丰富的库。 配置PyTorch环境的推荐方法是使用conda。你需要下载并安装Anaconda,可以在官方网站(https://www.anaconda.com/distribution/)找到适合你操作系统的安装包。安装完成后,你可以通过conda命令行来创建一个新的虚拟环境,并在该环境中安装PyTorch。例如: ```bash conda create -n my_pytorch_env python=3.x conda activate my_pytorch_env conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch ``` 这里的`my_pytorch_env`是你自定义的环境名称,`python=3.x`表示使用Python 3.x版本,`cudatoolkit=10.2`是指定CUDA版本(如果你的硬件支持GPU加速的话)。 在PyCharm中,你需要配置项目的interpreter为刚创建的conda环境。进入PyCharm的设置,找到"Project Interpreter",点击右侧的加号,选择"Conda Environment",然后选择"Existing Environment",浏览到你的Anaconda安装目录下的envs文件夹,选择你刚刚创建的环境,PyCharm会自动识别并关联该环境。 通过Anaconda和PyCharm的结合,你可以轻松创建和管理PyTorch环境,同时享受到PyCharm带来的高效开发体验。在实际操作中,确保按照正确的步骤配置,避免混淆pip和conda,以及pipenv等工具的使用,这样可以避免不必要的问题,提高工作效率。





















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