pycharm怎么让程序在gpu上运行

在PyCharm中让程序在GPU上运行，需要使用TensorFlow GPU版本或PyTorch GPU版本进行开发。如果你已经配置好了GPU环境，可以按照以下步骤来让程序运行在GPU上：

1. 在程序中导入GPU支持的深度学习框架，如TensorFlow-GPU或PyTorch。

2. 在程序中设置GPU设备，使用以下代码：

   import tensorflow as tf
   
   # 设置GPU设备
   gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
   if gpus:
       try:
           for gpu in gpus:
               tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
       except RuntimeError as e:
           print(e)

这段代码可以让TensorFlow自动分配GPU显存，避免显存不足的问题。

3. 将模型和数据加载到GPU上，使用以下代码：

   # 将模型加载到GPU上
   with tf.device('/GPU:0'):
       model = ...
   
   # 将数据加载到GPU上
   with tf.device('/GPU:0'):
       x_train, y_train = ...

这段代码可以将模型和数据加载到GPU上进行训练或预测。

请注意，程序运行在GPU上时，可能会占用大量的显存和计算资源，建议在GPU配置较高的机器上运行。