GPU安装 pytorch导入pycharm

1. 首先，需要安装CUDA和cuDNN，这是PyTorch GPU版本所需的依赖项。可以从NVIDIA官网下载并安装。

2. 接下来，需要安装Anaconda或Miniconda，这是一个Python环境管理器，可以方便地安装和管理Python包。

3. 在Anaconda/Miniconda中创建一个新的Python环境，并激活该环境。

4. 在命令行中使用conda install命令安装PyTorch GPU版本。例如，可以使用以下命令安装PyTorch 1.7.1：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

5. 安装完成后，可以在PyCharm中创建一个新的Python项目，并将Python环境设置为刚刚创建的环境。

6. 在代码中导入PyTorch库，并使用GPU加速运行代码。例如，可以使用以下代码检查是否成功安装了PyTorch GPU版本：

import torch

print(torch.cuda.is_available()) # True表示成功安装了PyTorch GPU版本

相关问题

下载pytorch并导入Pycharm

好的，以下是下载PyTorch并在PyCharm中导入的步骤：

1. 首先，打开PyTorch官网 https://pytorch.org/，选择合适的版本和安装方式（例如CPU版本或GPU版本），并复制对应的安装命令。

2. 打开PyCharm，创建一个新的项目或打开已有项目。

3. 在PyCharm中打开Terminal（终端）命令行界面。可以在PyCharm的底部工具栏找到Terminal，或者使用快捷键Alt+F12（Windows）或Option+F12（Mac）打开Terminal。

4. 在Terminal中粘贴之前复制的PyTorch安装命令，并按下回车键，开始下载和安装PyTorch。

5. 安装完成后，在PyCharm的顶部菜单栏中选择File -> Settings -> Project: [项目名称] -> Project Interpreter，然后点击右上角的“+”按钮。

6. 在弹出的窗口中，搜索并选择已安装的PyTorch包，并点击“Install Package”按钮。

7. 等待PyCharm安装PyTorch包，然后关闭窗口。

8. 现在，您可以在PyCharm中使用PyTorch了，可以在代码中导入PyTorch库并开始编写代码。

希望这些步骤能够帮助您成功下载和导入PyTorch到PyCharm中。

用Pytorch对pycharm程序进行显存限制和算力限制

要使用 PyTorch 对 PyCharm 程序进行显存限制和算力限制，需要在 PyCharm 中调用 PyTorch 相关的代码。具体的步骤如下：

1. 在 PyCharm 中创建一个 PyTorch 项目，并打开一个 Python 文件。

2. 导入 PyTorch：

import torch

3. 指定当前使用的 GPU 设备：

torch.cuda.set_device(0)

其中，0 表示使用第一个 GPU 设备。如果有多个 GPU 设备，可以根据需要进行修改。如果不指定 GPU 设备，PyTorch 将使用默认的 GPU 设备。

4. 设置每个 GPU 进程可用的 GPU 内存的最大比例：

torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.5)

其中，0.5 表示每个 GPU 进程可用的 GPU 内存的最大比例为 50%。可以根据需要进行修改。

5. 获取当前 GPU 设备上已经分配了的 GPU 内存大小：

allocated_memory = torch.cuda.max_memory_allocated()

6. 如果已经分配的 GPU 内存大小超过了限制，可以通过释放不必要的 Tensor 来减少内存占用：

if allocated_memory > 2*1024*1024*1024:  # 2GB
    torch.cuda.empty_cache()

其中，2*1024*1024*1024 表示 2GB，可以根据需要进行修改。

7. 设置算力限制，例如限制为 50%：

torch.cuda.nvtx.range_push("power limit")
torch.cuda.set_power_limit(0.5 * torch.cuda.get_device_properties(0).board_limit)
torch.cuda.nvtx.range_pop()

其中，0.5 表示算力的限制百分比，即 50% 的算力限制。`torch.cuda.get_device_properties(0).board_limit` 表示当前 GPU 设备的最大功率限制，可以根据需要进行修改。

请注意，这种方式限制的是当前进程使用 GPU 的内存和算力，而非整个 GPU 设备的使用情况。如果需要对整个 GPU 设备进行限制，可以使用 PyTorch 的第三方库，如 `nvidia-smi`、`py3nvml` 等。