pycharm 调用gpu

要在PyCharm中使用GPU，您需要确保已正确安装并配置了CUDA和cuDNN。

以下是一些步骤，以供参考：

1. 安装CUDA和cuDNN：
- 前往NVIDIA官方网站下载并安装适合您的显卡型号的CUDA工具包。
- 下载并安装与您的CUDA版本兼容的cuDNN库。

2. 配置环境变量：
- 将CUDA和cuDNN的路径添加到系统的环境变量中。这样，PyCharm将能够找到它们。

3. 创建虚拟环境（可选）：
- 建议您在PyCharm中创建一个虚拟环境，以便更好地组织您的项目和依赖项。

4. 配置项目：
- 打开PyCharm，导航到您的项目设置。
- 选择您创建的虚拟环境作为项目解释器。

5. 配置PyTorch或TensorFlow：
- 如果您使用PyTorch，确保已正确安装并配置了PyTorch GPU版本。
- 如果您使用TensorFlow，确保已正确安装并配置了TensorFlow GPU版本。

6. 运行代码：
- 确保您的代码中使用了GPU加速的相关语句，如 `torch.cuda.is_available()`（对于PyTorch）或 `tf.config.list_physical_devices('GPU')`（对于TensorFlow）。
- 在PyCharm中运行代码时，确保选择了正确的解释器和虚拟环境。

请注意，具体的步骤可能因您的配置和系统有所不同。如果您遇到问题，建议参考相关软件的官方文档或寻求社区支持。