pycharm 看cuda

PyCharm是一款由JetBrains公司开发的集成开发环境（IDE），专为Python和多种其他语言提供支持，包括Web开发、数据分析等。如果你想在PyCharm中集成CUDA（Compute Unified Device Architecture）进行GPU编程，主要是针对NVIDIA GPU加速计算，你需要安装CUDA插件或者配置额外的工具。

1. **CUDA插件**：PyCharm社区版（免费版本）本身并不直接支持CUDA，但你可以安装名为"PyCUDA"或"PyOpenCL"的第三方库，这些库可以帮助你在PyCharm环境中编写和调试CUDA代码。

相关问题

pycharm安装cuda

引用\[1\]:在安装pycharm时，需要先安装cuda。首先，您需要确定您的显卡版本，并在nvidia control panel中查看。然后，根据您的显卡版本选择合适的cuda版本进行下载。在下载完成后，您可以选择自定义安装路径，然后等待安装完成。安装完成后，您可以通过在cmd中输入nvcc -V来验证是否安装成功。\[2\]接下来，您可以安装cuda-pytorch包。在pycharm的terminal中，使用conda install cu113******.whl命令来安装pytorch。请注意，这个安装过程可能会比较慢。\[3\]另外，您也可以选择使用virtualenv、conda或pip等环境来安装pytorch，根据您的个人喜好进行选择。安装完成后，您就可以在pycharm中使用cuda-pytorch进行机器学习代码的运行了。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [windows11 pycahrm 安装cuda版本的pytorch教程（cuda+cudnn+pytorch）](https://blog.csdn.net/m0_37772653/article/details/127181192)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [在Pycharm中搭建Pytorch，CUDA（踩坑无数最终精华极简版）](https://blog.csdn.net/weixin_44990847/article/details/120480236)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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pycharm配置cuda

要在PyCharm中配置CUDA，需要进行以下步骤：

1. 首先，请确保您已经安装了NVIDIA驱动程序和CUDA工具包。您可以从NVIDIA官方网站下载并安装它们。

2. 打开PyCharm，并转到"File"（文件）> "Settings"（设置）。

3. 在设置窗口中，展开"Project"（项目）> "Project Interpreter"（项目解释器）。

4. 在项目解释器下拉菜单中，选择您要配置CUDA的Python解释器。

5. 单击右侧的齿轮图标，然后选择"Show All"（显示所有）。

6. 在左侧面板中，选择"Environment"（环境）。

7. 在右侧面板中，找到"Environment Variables"（环境变量）部分，并单击"+"按钮添加新的环境变量。

8. 输入以下环境变量名称和值：

- 变量名称：`LD_LIBRARY_PATH`
- 变量值：CUDA库文件所在的路径。例如，`/usr/local/cuda/lib64`

- 变量名称：`PATH`
- 变量值：CUDA可执行文件所在的路径。例如，`/usr/local/cuda/bin`

9. 单击"OK"（确定）保存设置。

现在，您应该已经成功配置了PyCharm中的CUDA。您可以使用CUDA来加速您的深度学习或其他计算密集型任务。请注意，您可能需要重新启动PyCharm才能使更改生效。