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。

相关问题

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。

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。