pycharm中如何使用export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.5"

你可以在Pycharm的Terminal中输入以下命令来设置环境变量：

export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.5"

然后你就可以在Pycharm中使用CUDA 7.5来编译你的代码了。

相关问题

pycharm如何设置export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

在PyCharm中设置`export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0`可以通过以下步骤完成：
1. 打开PyCharm并打开你的项目。
2. 在顶部菜单栏中选择 "Run"（运行）。
3. 在下拉菜单中选择 "Edit Configurations"（编辑配置）。
4. 在弹出的窗口中，选择你要运行的配置（例如Python脚本）。
5. 在右侧的 "Environment variables"（环境变量）部分，点击 "+" 按钮添加一个新的环境变量。
6. 在 "Name"（名称）字段中输入 `CUDA_VISIBLE_DEVICES`，在 "Value"（值）字段中输入 `0`。
7. 点击 "OK" 保存配置。

这样，当你运行该配置时，PyCharm会自动设置环境变量 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 的值为 `0`，以指定使用的GPU设备。

pycharm中torch.cuda.is_available()

在PyCharm中，torch.cuda.is_available()是一个用于检查当前系统是否支持CUDA的函数。CUDA是NVIDIA提供的用于并行计算的平台和编程模型，可以利用GPU加速深度学习任务。

当调用torch.cuda.is_available()时，它会返回一个布尔值，表示当前系统是否支持CUDA。如果返回True，则表示系统支持CUDA，可以使用GPU进行计算；如果返回False，则表示系统不支持CUDA，只能使用CPU进行计算。

使用torch.cuda.is_available()函数可以帮助我们在编写深度学习代码时，根据系统的支持情况选择合适的计算设备，以获得更好的性能。