pycharm的jupyter notebook如何使用GPU

PyCharm的Jupyter Notebook默认是不支持GPU加速的。但是您可以通过以下几个步骤来实现：

1. 安装CUDA驱动程序和cuDNN库，确保您的GPU支持CUDA。

2. 安装ipykernel模块，并创建一个新的IPython内核，将其命名为“pycharm_gpu”。

3. 将IPython内核配置文件（位于~/.ipython/profile_default/目录下）中的“c.KernelSpecManager.ensure_native_kernel”设置为False，以确保新内核在启动时使用正确的CUDA库。

4. 在PyCharm中创建一个新的Jupyter Notebook，选择“pycharm_gpu”内核并运行相应的代码以测试GPU加速效果。

相关问题

pycharm jupyter 速度

PyCharm和Jupyter在速度方面确实存在一些差异。根据引用中的建议，你可以尝试扩大PyCharm的运行内存来提高速度。这可以通过在PyCharm的配置文件中修改相应的参数来实现。

此外，你还可以考虑使用Jupytext这个工具，根据引用的说明，Jupytext可以将Jupyter Notebook代码转化为纯文本，然后你可以使用你最喜欢的纯文本编辑器或IDE来编辑Jupyter Notebook。这样做可以提高编写的速度，因为纯文本编辑器或IDE在代码导航、编辑、执行代码单元和调试代码等方面更加便捷。

最后，根据引用的建议，你可以考虑使用Anaconda、PyCharm和Jupyter的组合作为PyTorch的开发环境。这样可以充分发挥各自的优势，提高开发效率。

综上所述，你可以尝试扩大PyCharm的运行内存、使用Jupytext工具以及使用Anaconda、PyCharm和Jupyter的组合来提高PyCharm和Jupyter的速度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [解决Pycharm运行速度慢的方法](https://blog.csdn.net/RichardsZ_/article/details/110758399)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [太棒啦！PyCharm与Jupyter完美融合，Jupytext来啦！](https://blog.csdn.net/weixin_38037405/article/details/118241344)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [深度学习：补充篇1——Anaconda+PyCharm+Jupyter+PyTorch CPU+PyTorch GPU环境搭建](https://blog.csdn.net/mmphhh/article/details/119296391)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

pytorch装完怎么在jupyternotebook

在Jupyter Notebook中使用PyTorch，你需要按照以下步骤进行操作：

1. 首先，在终端中运行命令创建一个虚拟环境，并安装PyTorch和相应的依赖。可以使用以下命令：

   conda create -n pytorch-gpu python=3.7.0
   conda activate pytorch-gpu
   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

2. 如果你觉得通过以上命令安装速度较慢，你可以选择离线下载PyTorch和torchvision的whl文件，然后在虚拟环境中安装。具体步骤如下：
- 访问PyTorch官方网站（https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html）。
- 在页面中搜索你需要的PyTorch和torchvision版本，并下载对应的whl文件。
- 将下载的whl文件传输到你的离线主机（服务器）中。
- 在已经创建好的虚拟环境中，使用pip命令安装whl文件。例如：

     pip install torch-1.10.0 cu113-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
     pip install torchvision-0.11.1 cu113-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

3. 在Jupyter Notebook中验证PyTorch是否安装成功。打开Jupyter Notebook，在一个代码单元格中输入以下代码并运行：

   import torch
   print(torch.__version__)
   print(torch.cuda.is_available())
   import torchvision
   print(torchvision.__version__)

这样就完成了在Jupyter Notebook中使用PyTorch的安装和验证步骤。你可以在Jupyter Notebook中继续编写和运行PyTorch代码了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [安装pytorch成功但是在jupyter notebook中无法使用的问题](https://blog.csdn.net/qq_39033580/article/details/124249528)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Jupyter Notebook与Pycharm代码连接Docker容器中的远程服务器运行](https://blog.csdn.net/qq_43966129/article/details/126843082)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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