在PyCharm中使用TF的GPU版本,应该做哪些配置?

在PyCharm中使用TensorFlow (TF) 的 GPU 版本，你需要进行以下几个步骤的配置：

1. **安装Python和环境**:
确保你在PyCharm中使用的是Python 3.6或更高版本，因为 TensorFlow 2.x 支持这些版本。如果你还没有安装Anaconda或Miniconda，首先下载并安装一个适合你的平台的版本。

2. **创建Conda环境**:
使用Anaconda创建一个新的Conda环境，例如`tf_gpu`：

   conda create -n tf_gpu python=3.7 tensorflow-gpu
   conda activate tf_gpu

这将创建一个包含了GPU支持的TensorFlow环境。

3. **安装必要的库**:
如果你还需要其他依赖库，可以在激活环境后安装：

   pip install numpy scikit-image opencv-python matplotlib

4. **配置PyCharm**:
- 打开PyCharm，点击 "File" -> "Settings" -> "Project Interpreter"
- 在弹出窗口中，点击 "+" 号，然后选择 "Add local"，浏览并选择刚才创建的 Conda 环境目录 (`anaconda3/envs/tf_gpu` 或类似)
- 系统会自动识别到环境中的所有已安装包，包括TensorFlow的GPU版本。

5. **启用GPU**:
- 在代码中导入TensorFlow时，添加一行来确保使用GPU：

     import os
     os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
     os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"  # 更改此行以选择特定GPU
     import tensorflow as tf

6. **测试配置**:
创建一个简单的TF脚本来确认GPU是否被正确识别：

     gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
     if gpus:
       print("Found {} GPU(s)".format(len(gpus)))
     else:
       print("No GPU found")

完成以上步骤后，你应该能在PyCharm中使用TensorFlow的GPU版本了。