5．使用IDE创建一个Python工程，导入（import）Tensorflow/PyTorch、NumPy和MatPlotlib库，编写并运行一个Python程序，分别使用CPU和GPU进行大量线性运算，分析运行速度。

创建Python工程并导入所需库的步骤如下：

1. **安装必要的库**：
首先，你需要在你的计算机上安装`TensorFlow`, `PyTorch`, `NumPy`和`Matplotlib`。如果你还没有安装，可以使用pip来安装：

   pip install tensorflow torch numpy matplotlib

2. **创建新项目**：
使用你喜欢的集成开发环境（IDE），例如PyCharm、VS Code等，新建一个Python项目。在项目的文件结构中创建一个名为`main.py`的文件。

3. **导入库**：
在`main.py`中，添加以下行来导入所需的库：

   import tensorflow as tf
   import torch
   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt

4. **编写示例代码**：
示例代码如下，这里我们将创建两个大矩阵进行乘法，演示CPU和GPU运算速度：
- 对于TensorFlow：

     with tf.device('/cpu:0'):
         a = tf.random.uniform((1000, 1000))
         b = tf.random.uniform((1000, 1000))
         cpu_start_time = time.time()
         c = tf.matmul(a, b)
         cpu_end_time = time.time()

     with tf.device('/gpu:0') if tf.config.list_physical_devices('GPU') else tf.device('/cpu:0'):
         d = tf.matmul(a, b)  # 如果有GPU则自动切换到GPU，否则使用CPU
         gpu_start_time = time.time()
         _ = d.numpy()  # 确保运算完成
         gpu_end_time = time.time()

- 对于PyTorch：

     device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
     a = torch.randn(1000, 1000).to(device)
     b = torch.randn(1000, 1000).to(device)
     cpu_start_time = time.time()
     c = torch.matmul(a, b)
     cpu_end_time = time.time()

     with torch.no_grad():
         gpu_start_time = time.time()
         c_gpu = torch.matmul(a, b)
         gpu_end_time = time.time()

5. **运行和分析速度**：
运行`main.py`，记录CPU和GPU的开始和结束时间，然后计算运算时间。你可以打印出来，或者使用matplotlib绘制出结果。通常GPU会比CPU运行得更快，特别是在处理大规模数据时。

6. **相关问题--:**
1. 怎么查看当前机器是否支持GPU？
2. 性能差距巨大时如何优化GPU计算？
3. 如何在不同设备间切换TensorFlow和PyTorch的运算？