pycharm查看自己GPU是否可用的方法

在 Pycharm 中查看自己的 GPU 是否可用，可以按照以下步骤操作：

1. 打开 Pycharm，创建一个新的 Python 项目。
2. 在项目中新建一个 Python 文件，输入以下代码：

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

3. 运行代码，如果输出结果为 True，则说明你的 GPU 可以使用，否则说明你的 GPU 不可用。

需要注意的是，你必须安装了 TensorFlow 并且正确配置了环境才能使用上述代码来检查 GPU 是否可用。

相关问题

pycharm中使用GPU

在PyCharm中使用GPU有两种方法：

1. 使用PyTorch等深度学习框架的GPU版本

如果你使用的是PyTorch等深度学习框架的GPU版本，那么可以直接在代码中使用GPU进行计算，PyTorch会自动将计算放到GPU上执行。例如，如果你的代码中有以下语句：

import torch

# 创建一个Tensor
x = torch.Tensor([1, 2, 3])

# 将Tensor放到GPU上
x = x.cuda()

那么PyTorch会自动将`x`放到GPU上进行计算。

2. 在PyCharm中设置GPU

如果你想使用PyCharm自带的运行环境来执行代码，并且想使用GPU进行计算，那么需要在PyCharm中进行一些设置。

首先，你需要安装CUDA和cuDNN，这两个软件包可以从NVIDIA官网上下载。安装完成后，你需要添加以下环境变量：

CUDA_HOME=<CUDA安装路径>
LD_LIBRARY_PATH=<CUDA安装路径>/lib64

其中，`<CUDA安装路径>`是你安装CUDA的路径。

然后，你需要在PyCharm中打开以下设置：

Preferences > Build, Execution, Deployment > Console > Python Console

在这个设置界面中，你可以选择使用哪个Python解释器来运行代码。如果你已经安装了GPU版本的TensorFlow或PyTorch，那么可以选择对应的解释器。然后，在Console下面的Environment variables中添加以下环境变量：

LD_LIBRARY_PATH=<CUDA安装路径>/lib64

这样，PyCharm就可以使用GPU进行计算了。在代码中，你需要手动将Tensor放到GPU上：

import torch

# 创建一个Tensor
x = torch.Tensor([1, 2, 3])

# 将Tensor放到GPU上
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
x = x.to(device)

这个代码会检查是否有可用的GPU，如果有的话就将Tensor放到第一个GPU上。如果没有可用的GPU，就使用CPU进行计算。

怎样让pycharm使用gpu训练

A：如果您使用的是 NVIDIA GPU，您可以按照以下步骤使 PyCharm 使用 GPU 进行训练：

1. 确保您已安装 NVIDIA 驱动程序和 CUDA 库；
2. 安装 TensorFlow GPU 或 PyTorch GPU，这些框架默认使用 GPU 进行训练；
3. 将 PyCharm 中的运行配置更改为使用 GPU。

对于 TensorFlow，您可以在 PyCharm 项目的主目录中创建一个名为 .runconfigs 的文件：

1. 在此文件中，添加以下配置：

    {
        "name": "Train with GPU",
        "type": "Python",
        "envs": [
            {
                "name": "GPU",
                "value": "1",
                "options": {
                    "PYTHONUNBUFFERED": "1"
                }
            }
        ],
        "interpreter": {
            "properties": {
                "my-property": "my-value"
            },
            "python": "path/to/python",
            "type": "PyCharmRemotePython",
            "set_as_default": true,
            "pip_requirements": "requirements.txt",
            "conda_environment_yaml": "environment.yml"
        },
        "working_dir": "${PROJECT_ROOT}",
        "parameters": "train.py"
    }

2. 将 "value": "1" 中的 "1" 改为 "0"，即可使用 CPU 进行训练。

对于 PyTorch，您可以使用 PyCharm 中的 "Edit Configurations..." 对话框，更改运行配置中的"Interpreter options"，以包含

from torch.multiprocessing import set_start_method
try:
    set_start_method('spawn')
except RuntimeError:
    pass

这将在 PyTorch 中设置 spawn 进程启动方法，从而使用 GPU 进行训练。

请注意，这些配置可能因您的环境而异。您应该针对您自己的环境进行调整。