Pycharm2025版本配置Anaconda步骤

test1为激活项目名称

Step 1：找到 test1 的 python.exe 路径（最稳）

在 Anaconda Prompt（或 CMD）里，保持 test1 激活，然后运行：

where python
python -c "import sys; print(sys.executable)"

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Step 2：PyCharm 里切换解释器到 test1

路径（Windows）：

File → Settings → Project: xxx → Python Interpreter

然后：

• 右上角齿轮 ⚙️ → Add Interpreter

• 选 Conda Environment

• 选 Existing environment

• Interpreter 选择你刚才拿到的：

  C:\Users\26282.conda\envs\test1\python.exe

Apply / OK

重点：一定要看到解释器路径里含 envs\test1\python.exe

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Step 3：在 PyCharm 里重新跑验证（建议直接用这段）

import sys, torch
print("python:", sys.executable)
print("torch:", torch.__version__)
print("cuda:", torch.version.cuda)
print("available:", torch.cuda.is_available())
if torch.cuda.is_available():
    print("gpu:", torch.cuda.get_device_name(0))

应该看到：

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如果切了解释器还是显示 CPU（少数情况）

这通常是 PyCharm 的缓存/索引没刷新或项目依赖没对齐：

1. Invalidate Caches

• File → Invalidate Caches / Restart → Invalidate and Restart

1. 检查 PyCharm 右下角解释器名称是否已经变成 test1

2. 在 PyCharm Terminal 里（不是系统 CMD），跑：

   python -c "import sys; print(sys.executable)"
   pip show torch

看是不是 test1 + 2.9.1+cu128

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这里还有一个"隐患提醒"（但不影响现在解决）

test1 的 Python 是 3.12.10 (conda-forge) ，torch CUDA 也能跑

但以后你要装一些生态包（比如某些旧版本的 mmcv, detectron2, xformers 特定组合）可能会遇到编译/兼容问题。

如果后面你要搞 训练/推理加速、LLM、各种三方库，我更推荐你再建一个更通用的环境：

• Python 3.10 或 3.11
• pytorch-cuda 11.8/12.1（看你生态需求）

但现在先不折腾，先把 PyCharm 的 GPU 跑通最重要。

以下是具体截图