pycharm中如何同时调用两个python interpreter中的包

Question

pytorch和tensorboard在两个python interpreter中，如何同时调用，还是说重新下载到一个路径当中

Answer 1

引自强大而免费的微信小程序：皆我百晓生。

在PyCharm中同时调用两个Python解释器中的包需要进行一些配置。以下是一种可能的方法：

1. 打开PyCharm，并打开项目。

2. 单击顶部菜单栏中的"File"，然后选择"Settings"。

3. 在"Settings"对话框中，选择"Project"，然后选择"Project Interpreter"。

4. 在右上角的下拉列表中，选择第一个Python解释器，并单击右侧的"+ Add"按钮。

5. 在"Add Python Interpreter"对话框中，选择"System Interpreter"选项卡。

6. 在"Interpreter"部分，选择第一个Python解释器，并单击"OK"。

7. 重复步骤4到步骤6，但这次选择第二个Python解释器。

8. 选择第一个解释器，然后单击右下角的"Show Paths for the Selected Interpreter"按钮。

9. 在"Paths"选项卡中，单击右侧的"+"按钮。

10. 在"Add Path"对话框中，输入第二个解释器安装的包的路径，并单击"OK"。

11. 重复步骤8到步骤10，但这次选择第二个解释器并添加第一个解释器的包路径。

12. 单击"OK"关闭"Settings"对话框。

现在，您应该能够在PyCharm中同时调用两个Python解释器中的包了。如果您需要使用某个包，在import语句中明确指定要使用的解释器即可。例如，import pytorch将使用第一个解释器中的pytorch包，而import tensorboard将使用第二个解释器中的tensorboard包。请确保在项目中的不同文件中适当地使用这些导入语句。

Answer 2

两个python interpreter中？那么可以用conda切换环境，用进程外调用

Answer 3

结合GPT给出回答如下请题主参考
在PyCharm中可以同时配置多个Python解释器。因此，您可以将两个Python解释器与PyTorch和TensorBoard的路径分别关联，并在同一个项目中使用它们。

首先，打开PyCharm，并在菜单栏中选择File -> Settings。在弹出的设置窗口中，选择Project: -> Project Interpreter。然后，单击右上角的齿轮图标，选择Add...。

在弹出的添加解释器窗口中，选择System Interpreter，选择您的第一个Python解释器，并单击OK。然后，重复此过程，但这次选择在不同路径下安装的第二个Python解释器。

现在，在您的PyCharm项目中，您可以选择使用哪个Python解释器。

例如，假设您的第一个Python解释器路径为/usr/bin/python3，PyTorch安装在/usr/local/lib/python3.7/site-packages/torch中，而TensorBoard安装在/usr/local/lib/python3.7/site-packages/tensorboard中。同时，第二个Python解释器路径为/opt/anaconda3/envs/myenv/bin/python，PyTorch安装在/opt/anaconda3/envs/myenv/lib/python3.7/site-packages/torch中，而TensorBoard安装在/opt/anaconda3/envs/myenv/lib/python3.7/site-packages/tensorboard中。

要使用第一个Python解释器中的PyTorch和TensorBoard，请使用以下代码：

import torch
from tensorboard import summary

# Use PyTorch and TensorBoard from the first interpreter

要使用第二个Python解释器中的PyTorch和TensorBoard，请使用以下代码：

import sys

# Add the path to PyTorch and TensorBoard in the second interpreter to the system path
sys.path.append('/opt/anaconda3/envs/myenv/lib/python3.7/site-packages/torch')
sys.path.append('/opt/anaconda3/envs/myenv/lib/python3.7/site-packages/tensorboard')

import torch
from tensorboard import summary

# Use PyTorch and TensorBoard from the second interpreter

请注意，在使用第二个Python解释器时，需要将PyTorch和TensorBoard的路径添加到系统路径中，以便Python可以找到这些包。

Answer 4

该回答引用ChatGPT，望对题主有所帮助/启发；若有帮助，还望采纳。

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在PyCharm中同时使用两个Python interpreter需要进行以下步骤：

1. 在设置中添加第二个Python interpreter

打开 PyCharm，点击菜单栏 File -> Settings。在弹出的窗口中选择 Project Interpreter，然后点击齿轮图标，选择 Add。在弹出的对话框中选择 System Interpreter，并在下拉框中选择需要添加的Python解释器路径。

1. 配置项目中的Python interpreter

在打开的项目中，点击 File -> Settings -> Project:xxx -> Project Interpreter。在上方下拉菜单中，选择刚刚添加的第二个Python interpreter。

1. 安装所需的包

如果第二个Python interpreter中没有安装所需的包，则需要在 PyCharm 中安装所需的包。在 Project Interpreter 界面中，点击加号 (+) 按钮，搜索需要安装的包，然后点击 Install。

1. 使用所需的包

在代码中，可以使用 import 来引入所需的包。如果库在第一个Python解释器和第二个Python解释器中都存在，则会优先使用第一个Python解释器中的库。如果要使用第二个Python解释器中的库，则需要在代码中指定使用第二个Python解释器。

示例：

import sys
if 'D:\Python27_2' not in sys.path:
    sys.path.append('D:\Python27_2')

这里的 D:\Python27_2 是第二个Python解释器的路径。通过将其添加到sys.path中，可以让Python解释器查找并使用第二个Python解释器中的库。

Answer 5

该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
在 PyCharm 中同时调用两个 Python interpreter 中的包，可以通过以下步骤实现：

1. 打开 PyCharm，选择你的项目。
2. 点击 "File" -> "Settings"（或者使用快捷键 Ctrl+Alt+S）。
3. 在左侧导航栏中，选择 "Project: 你的项目名" -> "Python Interpreter"。
4. 点击右上角的齿轮图标，然后选择 "Add"。
5. 在弹出的窗口中，选择 "Existing environment"，然后浏览到第一个 Python interpreter 的路径，选中它，点击 "OK"。
6. 重复步骤 4-5，为第二个 Python interpreter 添加路径。
7. 现在你可以在项目中同时使用两个 Python interpreter 中的包了。

注意：确保两个 Python interpreter 中的包版本兼容，否则可能会出现问题。

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如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢

Answer 6

引自讯飞星火
要在两个不同的Python解释器中同时使用PyTorch和TensorBoard，你需要确保每个解释器都有它们各自的安装。你可以分别在两个解释器中运行以下命令来安装它们：

对于第一个解释器（假设为interpreter1）：

pip install torch tensorboard

对于第二个解释器（假设为interpreter2）：

pip install torch tensorboard

然后，在每个解释器中，你可以分别启动一个PyTorch脚本和一个TensorBoard服务器。例如，在一个解释器中运行PyTorch训练脚本，而在另一个解释器中运行TensorBoard：

在interpreter1中：

python train.py

在interpreter2中：

tensorboard --logdir=runs/ --bind_all

最后，在浏览器中打开http://localhost:6006，你应该能看到TensorBoard的界面。

Answer 7

引用文心一言及个人思考回答：
可以在两个不同的Python解释器中同时调用PyTorch和TensorBoard。这两个库是相互独立的，因此可以在同一台计算机上的不同Python解释器中同时使用它们。

如果您希望将PyTorch和TensorBoard下载到同一个路径中，可以按照以下步骤操作：

1. 打开终端或命令提示符。
2. 导航到您希望安装PyTorch和TensorBoard的目录。
3. 首先安装PyTorch。在终端或命令提示符中运行以下命令：

   pip install torch
   

4. 然后安装TensorBoard。在终端或命令提示符中运行以下命令：

   pip install tensorboard
   

5. 安装完成后，您可以在同一个Python解释器中使用PyTorch和TensorBoard。

请注意，这将在当前Python解释器的环境中安装这两个库。如果您在不同的Python解释器中分别安装它们，将在各自的解释器环境中进行安装。

希望这可以帮助到您！如有其他问题，请随时提问。

Answer 8

python两个py文件互相调用 pycharm运行两个py文件

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滑动验证页面 https://segmentfault.com/q/1010000043292943/a-1020000043292947

Answer 9

(1) 请问pycharm可否同时run多个py文件？ - 知乎. https://www.zhihu.com/question/593950923.
(2) 详细了解PyCharm支持的4种Python Interpreter和配置方法-CSDN博客. https://blog.csdn.net/qq_41498261/article/details/109112331.
(3) Configure a Python interpreter | PyCharm Documentation - JetBrains. https://www.jetbrains.com/help/pycharm/configuring-python-interpreter.html.
(4) pycharm融合anaconda，完美解决python多版本环境控制 - 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/369295730.
(5) PyCharm安装教程（配置两个解释器） - CSDN博客. https://blog.csdn.net/Thera_qing/article/details/107535155.

Answer 10

【相关推荐】

• 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7532600
• 这篇博客也不错, 你可以看下pycharm中tensorboard调试总结
• 除此之外, 这篇博客: 创建pytorch/tensorflow环境后如何在pycharm中切换中的 创建pytorch/tensorflow环境后如何在pycharm中切换 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

  注意本文前提是在你创建完环境之后的切换如何进行

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

Answer 11

在PyCharm中，你可以同时调用两个Python解释器中的包。下面是一些具体的步骤：

打开PyCharm并打开你的项目。
点击菜单栏中的"File"，然后选择"Settings"。
在左侧的面板中，选择"Project: [你的项目名]“，然后选择"Project Interpreter”。
在右侧的面板中，你将看到当前项目中使用的Python解释器。点击右上角的设置图标，然后选择"Add"。
在弹出的对话框中，你可以选择已安装的Python解释器，或者点击"System Interpreter"选项卡选择其他已安装的解释器。选择另一个Python解释器，然后点击"OK"。
回到项目设置中，你将看到两个Python解释器都被列在"Project Interpreter"中。你可以在代码中使用两个解释器中的包。
如果你使用的是虚拟环境，请确保在每个虚拟环境中都安装了所需的包。你可以通过在终端中激活虚拟环境并使用pip安装包来完成。

现在你可以在项目中使用两个Python解释器中的包了。如果你需要在两个解释器之间切换，可以通过在项目设置中选择不同的解释器来完成。
请注意，有些包可能只能在特定的Python解释器中使用，所以在添加解释器之前，请确保你的包是兼容的。

Answer 12

配置不同的解释器

Answer 13

搞个虚拟环境