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 ]

autodl pycharm jupyter

### 如何在AutoDL环境中集成PyCharm与Jupyter

#### 集成环境配置

对于希望利用PyCharm的强大功能以及Jupyter Notebook灵活性的开发者来说，在AutoDL环境下实现两者的无缝衔接可以极大提升工作效率。首先，确保已安装适合版本的PyCharm Professional Edition[^1]。

#### 安装必要的插件和支持库

要在PyCharm中支持Jupyter Notebook文件(.ipynb)，需通过设置中的插件市场下载并启用`Jupyter`官方插件。这一步骤使得可以直接在IDE内部打开和编辑Notebook文档，并且能够执行单元格代码而无需切换至浏览器界面。

pip install jupyter ipykernel

上述命令用于安装Python内核以便于连接本地或远程服务器上的Jupyter实例。这对于AutoDL这类可能依赖特定硬件资源（如GPU集群）的应用尤为重要。

#### 远程调试与Kernel管理

针对分布式计算场景下的自动机器学习平台(AutoML/DL), 可能会遇到跨节点部署的问题。此时应考虑配置SSH隧道来安全地访问远端主机上的Jupyter服务；同时调整PyCharm项目解释器指向对应的Remote Python Interpreter, 从而实现在云端运行的同时享受本地开发体验的优势。

#### 实际操作指南

- 打开PyCharm后选择`File -> New Project...`, 创建一个新的研究型项目；
- 导航到`View -> Tool Windows -> Jupyter Console`启动交互式控制台；
- 使用菜单栏里的`Run -> Import Notebooks from URL/Folder`快速导入现有材料；
- 编辑`.ipynb`文件如同普通源码一样，借助语法高亮、补全提示等功能加速迭代过程。