pycharm中使用GPU

在PyCharm中使用GPU有两种方法：

1. 使用PyTorch等深度学习框架的GPU版本

如果你使用的是PyTorch等深度学习框架的GPU版本，那么可以直接在代码中使用GPU进行计算，PyTorch会自动将计算放到GPU上执行。例如，如果你的代码中有以下语句：

import torch

# 创建一个Tensor
x = torch.Tensor([1, 2, 3])

# 将Tensor放到GPU上
x = x.cuda()

那么PyTorch会自动将`x`放到GPU上进行计算。

2. 在PyCharm中设置GPU

如果你想使用PyCharm自带的运行环境来执行代码，并且想使用GPU进行计算，那么需要在PyCharm中进行一些设置。

首先，你需要安装CUDA和cuDNN，这两个软件包可以从NVIDIA官网上下载。安装完成后，你需要添加以下环境变量：

CUDA_HOME=<CUDA安装路径>
LD_LIBRARY_PATH=<CUDA安装路径>/lib64

其中，`<CUDA安装路径>`是你安装CUDA的路径。

然后，你需要在PyCharm中打开以下设置：

Preferences > Build, Execution, Deployment > Console > Python Console

在这个设置界面中，你可以选择使用哪个Python解释器来运行代码。如果你已经安装了GPU版本的TensorFlow或PyTorch，那么可以选择对应的解释器。然后，在Console下面的Environment variables中添加以下环境变量：

LD_LIBRARY_PATH=<CUDA安装路径>/lib64

这样，PyCharm就可以使用GPU进行计算了。在代码中，你需要手动将Tensor放到GPU上：

import torch

# 创建一个Tensor
x = torch.Tensor([1, 2, 3])

# 将Tensor放到GPU上
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
x = x.to(device)

这个代码会检查是否有可用的GPU，如果有的话就将Tensor放到第一个GPU上。如果没有可用的GPU，就使用CPU进行计算。