«关于近期在PyCharm中使用Conda发行版MiniForge进行软件包和虚拟环境管理的若干问题》

Question

最近，为了方便我推进[机器学习]的学习进度，充分挖掘和利用个人电脑上的NVIDIA GEFORCE RTX 的性能，自然的，就要使用PyTorch进行学习(我总不能再使用C++/CUDA C自己造轮子吧🛞，也没那本事😅)，同时，我更新了NVIDIA驱动到13.0(今年最新的)，原本打算下载最新的pytorch-cuda=13.0，但为了稳定性起见，选择了兼容性更强的pytorch-cuda=12.4，同时为了复现其余学者在GitHub上开源的代码，我使用了miniforge创建虚拟环境对不同实验环境所需要的软件包版本进行管理。
现在的问题是：我本来是在VSCode里面运行Python的，切换环境的话，使用的是PowerShell终端+mamba指令，现在我打算使用专业性更强的PyCharm2025.2(专业版最新，换用PyCharm目的是为了更好的整合后期的其他工程，比如版本控制，Docker……)，因为我在本地已经创建了AI环境，并且里面配置好了pytorch-cuda=12.4，再加上其余软件包(Numpy等)，整个AI环境大概6个G吧，所以我想在PyCharm添加“现有AI环境”，但PyCharm添加现有Conda环境也太慢了吧！我不清楚是因为我的AI环境太大了还是别的什么原因，PyCharm界面就一直在“创建Conda解释器”的读条中，我尝试了很多方法去解决这个问题，但还是很慢，慢到感觉无法添加AI环境的那种，其实就是到目前还没有添加成功过！
我试了在PyCharm添加新的环境，新的环境大概也就130MB左右，基本一切正常，可以运行新环境的解释器。但问题是我的AI环境添加不上(●v●)。
还有一个小问题——在选择Conda路径时，在选D:\Miniforge-xxx\Scripts\conda.exe它扫码不到——弹窗：lateinit property envs_dirs has not been initialized，而在选D:\Miniforge-xxx_conda.exe时能扫描到环境，但第一个环境是在C盘Temp目录下的一个“鬼东西”，我怎么可能在哪里创建一个环境?！关于这一点，OpenAI给出的解释是：conda.exe在运行时会在Temp下创建一个环境，运行结束后环境删除！😅
好吧~~，不管怎么样，我最终的目的就是在PyCharm添加我创建的AI环境，让我能在PyCharm中使用PyTorch并且对不同的版本的环境进行管理。现在，谁能解决？🙋🏻‍♂️🤔🧐……
​(The attached image shows the interface where I got stuck while trying to add the AI environment.)

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

你描述的问题非常具体，涉及到 PyCharm 2025.2 中使用 Conda（MiniForge） 环境时的性能问题和路径识别问题。以下是针对你遇到的两个主要问题的详细解决方案：

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一、PyCharm 添加现有 Conda 环境非常慢

原因分析：

• 环境过大：你提到 AI 环境大约有 6GB，这可能导致 PyCharm 在解析环境时卡顿。
• Conda 解释器初始化过程复杂：PyCharm 在添加现有 Conda 环境时会尝试加载所有依赖项和路径信息，如果环境结构复杂或存在大量文件，会导致加载缓慢。
• PyCharm 的“创建 Conda 解释器”界面可能存在问题。

解决方案：

✅ 方法一：手动配置解释器路径

1. 打开 PyCharm，进入 File -> Settings (Windows) 或 Preferences (Mac)。
2. 导航到 Project: <your_project_name> -> Python Interpreter。
3. 点击右上角的齿轮图标 → Add...。
4. 选择 Conda Environment。
5. 在弹出窗口中，选择 Existing environment。
6. 手动输入路径，例如：

   D:\Miniforge3\envs\AI\python.exe
   

   （注意：确保路径正确，且该路径下确实存在 python.exe）

重点：不要让 PyCharm 自动扫描环境，而是直接指定 Python 可执行文件路径。

✅ 方法二：使用命令行创建虚拟环境并导入 PyCharm

1. 使用命令行（PowerShell 或 CMD）运行以下命令来创建一个轻量级的 Conda 环境：

   conda create -n pycharm_env python=3.9
   conda activate pycharm_env
   pip install torch==1.13.1+cu124 torchvision==0.14.1+cu124 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
   

2. 激活环境后，在 PyCharm 中添加这个新环境（如前所述）。
3. 如果需要迁移你的 AI 环境中的包，可以使用 conda pack 工具打包并解压到新的环境中。

重点：尽量避免在 PyCharm 中直接添加过大的 Conda 环境，而是通过命令行操作更高效。

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二、Conda 路径选择时出现错误：lateinit property envs_dirs has not been initialized

原因分析：

• 这个错误通常出现在 Conda 配置不完整或损坏 的情况下。
• 当你选择 conda.exe 时，PyCharm 尝试读取 Conda 的配置文件（如 .condarc），但由于某些原因无法加载，导致异常。

解决方案：

✅ 方法一：修复 Conda 配置

1. 打开命令提示符（CMD）或 PowerShell。

2. 运行以下命令检查 Conda 是否正常工作：

   conda --version
   conda info
   

   如果报错，请重新安装 MiniForge 或 Miniconda。

3. 如果 Conda 安装没有问题，尝试清除缓存：

   conda clean --all
   

✅ 方法二：使用 conda.exe 的正确路径

• 不要使用 conda.exe 的路径（如 D:\Miniforge3\Scripts\conda.exe），而是使用其根目录：

  D:\Miniforge3\Scripts\conda.exe
  

  或者直接使用其安装路径：

  D:\Miniforge3
  

  PyCharm 会自动识别其中的 conda.exe。

✅ 方法三：避免使用临时环境

• 你提到的 “Temp 目录下的鬼东西” 是 Conda 在某些情况下生成的临时环境。
• 不要使用这种环境，因为它可能被系统自动删除。
• 如果你确实想使用某个已有的 Conda 环境，建议：
  • 通过命令行激活环境；
  • 然后在 PyCharm 中手动指定 Python 路径（如 D:\Miniforge3\envs\AI\python.exe）。

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三、推荐操作流程

1. 确保 Conda 安装无误：

   • 重新安装 MiniForge 或 Miniconda，确保 conda 命令可用。
   • 测试 conda env list 和 conda list 是否正常。

2. 使用命令行创建或管理环境：

   • 用 conda create 或 mamba create 创建新环境。
   • 用 conda pack 打包环境（适用于迁移）。

3. 在 PyCharm 中手动指定解释器路径：

   • 不要依赖 PyCharm 自动扫描环境，而是直接输入 Python 可执行文件路径。

4. 避免在 Temp 目录中创建环境：

   • 设置 conda config --set envs_dirs D:\MyCondaEnvs 来指定自定义环境目录。

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四、示例：PyCharm 中手动添加解释器的代码片段（可参考）

# 示例：在 PyCharm 中手动设置解释器路径
# 请将下面路径替换为你的实际路径
python_path = "D:\\Miniforge3\\envs\\AI\\python.exe"

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五、总结与重点提示

| 问题 | 解决方案 | |------|----------| | PyCharm 添加 Conda 环境太慢 | 手动指定 Python 可执行文件路径，避免自动扫描 | | Conda 路径选择时报错 | 修复 Conda 安装，使用正确的 conda.exe 路径，避免临时环境 | | 大环境加载失败 | 使用命令行管理环境，避免 PyCharm 直接加载大环境 |

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如果你能提供具体的 错误日志 或 PyCharm 的版本号，我可以进一步帮你定位问题。希望这些方法能帮助你顺利在 PyCharm 中使用你的 AI 环境！🚀