pycharm安装cuda和cudnn

如何在PyCharm中安装CUDA和cuDNN？

你可以按照以下步骤安装：
1. 下载和安装CUDA和cuDNN，确保你下载的版本与你的PyCharm版本兼容。
2. 设置CUDA_HOME和Path两个环境变量。
3. 在PyCharm中打开Project Interpreter设置。
4. 点击右上方“+”号添加一个新的解释器。
5. 在New Environment中选择Existing interpreter，并选中你已安装CUDA和cuDNN的Python解释器。
6. 在Interpreter settings中设置CUDA和cuDNN的路径，同时确保选择的CUDA版本与你已经安装的版本一致。
7. 点击Apply并等待安装完成。

相关问题

用pycharm测试cuda与cudnn

要测试CUDA和cuDNN，您需要按照以下步骤操作：

1. 首先，确保您的计算机上安装了CUDA和cuDNN。您可以从NVIDIA官方网站上下载并安装这些软件。

2. 打开PyCharm，并创建一个新的Python项目。

3. 在PyCharm的菜单栏中，选择“File”>“Settings”>“Project: YourProjectName”>“Project Interpreter”。

4. 在“Project Interpreter”页面中，选择您要测试CUDA和cuDNN的Python解释器。

5. 单击“安装”按钮，然后在搜索框中输入“tensorflow-gpu”或“pytorch”，以获取支持CUDA和cuDNN的深度学习框架。

6. 在安装完成后，您可以通过运行以下代码来测试CUDA和cuDNN是否正常工作：

import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

如果您使用的是PyTorch，可以运行以下代码：

import torch
print(torch.cuda.is_available())

如果您看到输出中有关于GPU的信息，则表示CUDA和cuDNN已经成功安装并正常工作。

请注意，您需要拥有支持CUDA的GPU才能测试CUDA和cuDNN。如果您的计算机没有GPU，则无法测试这些软件。

连接liunx终端，liunx没有显示器如何下载pycharm 安装anaconda cuda cudnn

如果您需要通过远程连接Linux终端进行PyCharm、Anaconda和CUDA/CuDNN等软件的安装，由于没有本地显示器，可以采取以下步骤：

1. **SSH登录**:
使用SSH (Secure Shell) 登录到您的Linux服务器。确保您已获取服务器的IP地址或域名以及相应的用户名和密码（如果是密钥对验证，需要私钥文件）。命令通常是 `ssh 用户名@服务器地址`。

2. **更新包管理器**:
首先确保系统包管理器是最新的，如使用`apt-get` 或 `yum`，运行：

   sudo apt update || sudo yum update

3. **安装Python工具**:
- 安装基本的Python工具，例如`pip`，如果尚未安装：

     sudo apt-get install python3-pip || sudo yum install epel-release && sudo yum install python36-pip

- 下载并安装PyCharm Community Edition：

     wget https://www.jetbrains.com/download/pycharm/PYCHARM_COMMUNITY_EDITION.tar.gz
     tar xvf PYCHARM_COMMUNITY_EDITION.tar.gz
     cd PYCHARM_COMMUNITY_EDITION/
     sudo ./idea.sh

然后按照提示完成安装。

4. **安装Anaconda**:
- 如果没有安装Anaconda，可以在终端中输入：

     wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
     bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

按照提示配置环境变量和安装路径。

5. **安装CUDA和cuDNN**:
- CUDA官网有针对特定Linux发行版的安装脚本，下载后解压并按照指示操作：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
- cuDNN的安装通常依赖于CUDA版本，找到对应版本的cuDNN下载并安装。

注意：在没有图形界面的情况下，有些交互式步骤可能会变得复杂，比如选择安装路径和确认授权。建议提前准备好所有必要的命令行输入，并可能需要额外的网络协助。