pycharm tensorflow2.0使用gpu

PyCharm是一款流行的Python集成开发环境，可以方便地进行TensorFlow 2.0项目的开发。如果想要在PyCharm中使用GPU进行加速，需要进行一些设置。

首先，确保你的计算机上已经安装了GPU驱动和相应的CUDA工具包。然后，在PyCharm中打开你的TensorFlow项目。

接下来，需要在代码中加入以下代码，以便使用GPU：

import tensorflow as tf

# 指定GPU设备
physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

# 测试是否识别到GPU
print(tf.test.is_gpu_available())

# 进行其他的TensorFlow代码操作

这段代码首先导入了TensorFlow库。然后，通过`tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')`获取可用的GPU设备列表，再通过`tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)`来设置所选设备的内存生长模式。最后，使用`tf.test.is_gpu_available()`进行测试，确保TensorFlow可以正确地识别到GPU。

之后，你可以在代码中继续编写其他的TensorFlow操作，这些操作会使用到GPU加速。

在代码编写完毕并准备运行项目时，确保在PyCharm的运行配置中指定了正确的Python解释器，以及CUDA和cuDNN的路径。

总之，通过在PyCharm中进行相应的设置和代码编写，就可以很方便地使用GPU进行TensorFlow 2.0项目的开发和加速。