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在PyCharm中安装与系统CUDA版本不一致的PyTorch是可行的。以下是解决方案的步骤：

1. 确认系统驱动兼容性

• 检查NVIDIA驱动支持的CUDA版本：运行 nvidia-smi，右上角显示的CUDA版本是驱动支持的最高版本。只要该版本不低于PyTorch所需的CUDA版本即可。

2. 选择PyTorch支持的CUDA版本

• 访问 PyTorch官网，查看支持的CUDA版本。例如，若系统CUDA为12.2，但PyTorch需要11.8，则选择对应11.8的安装命令。

3. 在PyCharm中创建虚拟环境

• 打开PyCharm，进入项目后创建新的虚拟环境（推荐使用Conda环境，因其能更好地管理CUDA依赖）。

4. 安装PyTorch及对应CUDA工具包

• 使用Conda安装（自动处理CUDA依赖）：

  conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch
  

• 使用pip安装（需指定正确的CUDA版本）：

  pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
  

5. 验证安装

• 在Python环境中运行以下代码：

  import torch
  print(torch.cuda.is_available())  # 应输出True
  print(torch.version.cuda)         # 应显示安装的CUDA版本（如11.8）
  

6. 处理环境变量（可选）

• 若手动安装CUDA Toolkit，需设置环境变量指向对应路径：

  export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH
  export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
  

• 在PyCharm的Run/Debug配置中添加这些变量。

常见问题解决

• CUDA版本不匹配错误：确保安装命令中的CUDA版本与PyTorch兼容。
• 驱动过旧：若驱动不支持所需CUDA版本，需升级NVIDIA驱动。

通过以上步骤，即使系统CUDA版本较高，仍可在PyCharm中使用兼容的PyTorch版本。Conda环境能有效隔离依赖，避免与系统CUDA冲突。