如何在pycharm中安装tensorflow的GPU版本

在 PyCharm 中安装 TensorFlow GPU 版本，需要先确保你的计算机上已经安装了 CUDA 和 cuDNN。首先需要安装 NVIDIA CUDA Toolkit（该工具包提供了支持 NVIDIA GPU 的计算能力）和 cuDNN（该库为 CUDA 加速库，提供了深度学习框架所需的加速能力）。

1. 安装 CUDA Toolkit

从 NVIDIA 官网下载适合你的 CUDA Toolkit 版本，安装时选择安装路径，并将路径添加到环境变量 PATH 中。

2. 安装 cuDNN

从 NVIDIA 官网下载适合你的 cuDNN 版本，解压缩文件，并将文件夹中的文件复制到 CUDA Toolkit 的安装路径下的相应文件夹内，例如：

<cuda_path>\bin\
<cuda_path>\include\
<cuda_path>\lib\

3. 创建虚拟环境

在 PyCharm 中创建一个新的虚拟环境，选择 Python 版本和安装路径。

4. 安装 TensorFlow GPU 版本

在 PyCharm 中打开终端窗口，输入以下命令安装 TensorFlow GPU 版本：

pip install tensorflow-gpu

5. 测试 TensorFlow GPU 版本是否安装成功

在终端中输入以下代码，测试 TensorFlow GPU 版本是否安装成功：

import tensorflow as tf

print(tf.test.is_built_with_cuda())  # 检查是否支持CUDA
print(tf.test.is_gpu_available(cuda_only=False, min_cuda_compute_capability=None))  # 检查是否可用GPU

如果输出结果为 True，说明 TensorFlow GPU 版本安装成功。

注意事项：

- 如果你的计算机没有 NVIDIA GPU，你需要安装 TensorFlow CPU 版本。
- 在安装 TensorFlow GPU 版本时，需要确保你的 GPU 兼容 TensorFlow 版本，可以在 TensorFlow 官网上查看兼容性列表。