怎样查看自己的gpu能不能用

要查看自己的GPU是否可用，可以通过以下步骤进行：

1. 打开命令提示符（Windows）或终端（Mac/Linux）。
2. 输入命令 `nvidia-smi`，然后按回车键。
3. 如果你的电脑上有NVIDIA GPU，并且已经安装了相应的驱动程序，那么命令行中将显示出GPU的相关信息，包括GPU的型号、显存使用情况、GPU温度等等。
4. 如果命令行中没有显示任何GPU信息，或者显示的GPU信息有误，那么可能是因为你的电脑上没有安装正确的GPU驱动程序，或者GPU已经损坏，需要进行修理或更换。

另外，如果你要在编程中使用GPU，还需要安装相应的GPU加速库（如CUDA、cuDNN等），并且在代码中配置GPU加速选项。

相关问题

pycharm查看自己GPU不能用的原因

PyCharm本身并不会影响GPU的使用，因为它只是一个Python IDE（集成开发环境），主要用于编写和调试Python代码。如果您想检查您的GPU是否可用，您可以在Python代码中使用以下代码片段：

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())

如果输出为True，则表示您的GPU可用。如果输出为False，则表示您的GPU不可用，可能是由于以下原因之一：

1. 您的电脑没有安装适当的GPU驱动程序。
2. 您的电脑的GPU不支持CUDA（计算机统一设备架构）。
3. 您的电脑的GPU不支持TensorFlow框架。
4. 您的电脑的GPU被其他进程占用。

如果您遇到任何问题，请尝试更新您的GPU驱动程序，安装适当的CUDA和TensorFlow版本，并检查是否有其他进程正在使用您的GPU。

怎样查看自己的GPU内存

你可以使用以下代码片段在Python中查看GPU内存：

import torch

if torch.cuda.is_available():
    print("GPU is available")
    print(torch.cuda.get_device_name(0))
    print('Memory Usage:')
    print('Allocated:', round(torch.cuda.memory_allocated(0)/1024**3,1), 'GB')
    print('Cached:   ', round(torch.cuda.memory_reserved(0)/1024**3,1), 'GB')
else:
    print("GPU is not available")

这段代码会检查GPU是否可用，如果可用，它会打印出GPU的名称和已分配和已缓存的内存量。注意，这段代码假定你只有一块GPU。如果你有多块GPU，你可以更改`get_device_name`和`memory_allocated`/`memory_reserved`函数的参数来选择不同的GPU。