在pycharm中查看cuda的版本代码

在PyCharm中查看CUDA版本的代码可以使用以下方法：

import torch

print(torch.version.cuda)

这段代码使用了PyTorch库中的`torch`模块来获取CUDA版本信息。`torch.version.cuda`会返回当前安装的CUDA版本号。

相关问题

pycharm 安装支持cuda的pytorch

要在 PyCharm 中安装支持 CUDA 的 PyTorch，需要执行以下步骤：

1. 安装 CUDA 工具包和 cuDNN 库。

2. 在 Anaconda 或虚拟环境中安装 PyTorch。可以通过以下命令安装：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<version>

其中 `<version>` 是你安装的 CUDA 版本号。例如，如果你安装的是 CUDA 11.0，则应该使用 `cudatoolkit=11.0`。

3. 在 PyCharm 中打开你的项目，并选择你使用的虚拟环境。

4. 在 PyCharm 中安装 PyTorch 和其他必要的包。可以通过以下命令安装：

pip install torch torchvision torchaudio

5. 确保 PyCharm 中的代码能够使用 GPU。可以通过以下代码检查：

import torch

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)

如果输出是 `cuda`，则说明你的代码可以使用 GPU 运行。

现在，你可以在 PyCharm 中使用支持 CUDA 的 PyTorch 进行开发了。

pycharm如何设置cuda使用gpu

要在 PyCharm 中设置 CUDA 使用 GPU，首先需要安装 CUDA 和 CuDNN 并配置环境变量。如果你已经完成了这些步骤，请按照以下步骤设置 PyCharm：

1. 打开 PyCharm，单击菜单栏上的 "File" -> "Settings"。

2. 在弹出的窗口中，选择 "Project: your_project_name" -> "Project Interpreter"。

3. 在右侧的窗口中，找到你的项目的 Python 解释器，然后单击鼠标右键，选择 "Show All"。

4. 在弹出的窗口中，找到 "Environment Variables"，并单击 "Edit"。

5. 在弹出的窗口中，单击 "+"，然后添加以下环境变量：

- `LD_LIBRARY_PATH`：CUDA 的库目录，例如 "/usr/local/cuda/lib64"。
- `PATH`：CUDA 的可执行文件目录，例如 "/usr/local/cuda/bin"。

6. 单击 "OK" 保存设置，并关闭所有窗口。

现在你已经成功地设置了 PyCharm 使用 CUDA GPU。你可以在 PyCharm 中编写和运行支持 CUDA 的 Python 代码，并在 GPU 上运行它。