pycharm安装tensorflow-gpu

### 回答1：
1. 首先，确保你已经安装了Python和CUDA。

2. 打开PyCharm，创建一个新的Python项目。

3. 在PyCharm的Terminal中输入以下命令，安装TensorFlow-GPU：

pip install tensorflow-gpu

4. 安装完成后，你可以在你的Python代码中导入TensorFlow-GPU并开始使用它了。

import tensorflow as tf

# 在这里编写你的代码

# ...

5. 如果你遇到了任何问题，可以查看TensorFlow-GPU的官方文档或者在社区中寻求帮助。

### 回答2：
首先，要使用pycharm安装tensorflow-gpu，需进行以下步骤：

1. 安装CUDA Toolkit 和 cuDNN。因为TensorFlow-GPU使用NVIDIA GPU执行数学计算，因此需要CUDA和cuDNN加速才能正确运行。需要先在NVIDIA官网下载对应版本的CUDA Toolkit和cuDNN，一般建议在安装CUDA和cuDNN前先安装NVIDIA驱动。

2. 创建虚拟环境。在pycharm中创建一个虚拟环境，最好保证虚拟环境和实际环境一致，选择Python解释器版本。在项目中导入TensorFlow-GPU，是让Pycharm编写代码时具有语法提示和自动提示的重要步骤。

3. 安装TensorFlow-GPU。使用命令行工具，输入“pip install tensorflow-gpu”来安装TensorFlow-GPU。当TensorFlow-GPU从服务器下载完毕，并成功安装完成后，记得在pycharm中选择虚拟环境，才能正常运行。

4. 测试TensorFlow-GPU。安装完成后，测试TensorFlow-GPU是否可以正常使用。在django项目中加入tensorflow-gpu，编写好model和view等，确保python代码是否可以在服务器上运行。

需要注意的是，在使用TensorFlow-GPU过程中需要注意，因为它是一个比较底层和复杂的工具，所以有很多坑需要去踩。在使用时需要根据实际情况加上不同的配置以达到最佳效果。平时使用还要关注显卡驱动、GPU、CUDA Toolkit 和 cuDNN等问题，以保证计算的准确性和效率。

### 回答3：
PyCharm是一款非常方便的Python集成开发环境。如果您想在Pycharm中使用TensorFlow-gpu，那么您需要遵循下列步骤。

第一步：安装CUDA和CUDNN库。

TensorFlow-gpu需要CUDA和CUDNN库，所以您需要先安装它们。

CUDA下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

CUDNN下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/form/cudnn-download-survey

第二步：安装TensorFlow-gpu

由于TensorFlow-gpu需要和系统上的CUDA和CUDNN库兼容才能正常运行，所以我们强烈建议您选择通过anaconda环境来安装TensorFlow-gpu。使用anaconda环境可以在使用TensorFlow时自动加载并设置CUDA和CUDNN路径，非常方便。

首先，您需要打开anaconda prompt或linux命令行(console)，然后执行以下命令：

conda create -n tensorflow-gpu

这个命令将会创建一个名叫tensorflow-gpu的anaconda环境。

接下来，您需要激活这个环境，并安装TensorFlow-gpu：

conda activate tensorflow-gpu

pip install tensorflow-gpu

注意：请确保您有一个合适版本的Python，.TensorFlow-gpu支持Python3.7和3.8版。

第三步：在PyCharm中配置anaconda环境

1.打开PyCharm

2.选择：File->Settings

3.在弹出窗口的左栏，选择Project Interpreter

4.点击右上角的齿轮->Add

5.选择即将坑的"Conda Environment"->Existing environment

6.在 Interpreter 字段中，输入：/anaconda3/envs/tensorflow-gpu/bin/python

7.点击OK

至此，我们已经完成了在PyCharm中安装，配置TensorFlow-gpu的操作。您可以通过以下命令验证安装成功：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

如果您安装成功的话，会有如下输出：

2.4.1

祝您学习愉快！