pycharm debugger怎么看tensor在不在cuda

在PyCharm的debugger中查看tensor是否在CUDA上运行，可以通过以下步骤实现：

1. 确保你已经在PyCharm中正确配置了CUDA环境，并且使用了支持CUDA的PyTorch版本。

2. 在需要进行调试的代码位置设置一个断点。可以单击代码行号旁边的空白处，或使用快捷键Ctrl+F8。

3. 运行调试模式。点击工具栏上的“调试”按钮或使用快捷键Shift+F9。

4. 当程序停止在断点处时，将鼠标悬停在你想要查看的tensor对象上，这将显示一个弹出的变量查看窗口。

5. 在变量查看窗口中，查找你感兴趣的tensor对象。它们可能会以类似于“tensor(1, device='cuda:0')”的形式显示，其中“cuda:0”表示在CUDA设备0上运行。

6. 如果在tensor对象的显示中没有“device='cuda:0'”，那么说明该tensor没有在CUDA上运行，而是在CPU上运行。

通过这些步骤，你可以在PyCharm的debugger中轻松地查看tensor是否在CUDA上运行。

相关问题

pycharm中debugger看变量

在 PyCharm 的 Debugger 中，您可以使用以下方式查看变量：

1. 在断点处暂停程序执行
2. 在 Variables 窗口中查看当前作用域中的变量及其值
3. 在 Evaluate Expression 窗口中输入表达式并查看其值
4. 使用鼠标悬停在代码中的变量上以查看其值

您可以在 PyCharm 的官方文档中了解更多关于 Debugger 的信息。

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。