pycharm cuda安装教程
时间: 2024-12-26 16:12:58 浏览: 92
### PyCharm 中 CUDA 的安装教程
#### 设置环境变量
为了使 PyCharm 能够识别并使用 CUDA,需要配置系统的环境变量。假设当前使用的 CUDA 版本为 v10.0,则应将 `CUDA_PATH` 下的多个路径添加至系统环境变量中:
- `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin`
- `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\libnvvp`
- `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib`
- `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include`
注意,在 Windows 10 系统上设置这些路径时不需要在每条记录后面加上分号[^2]。
#### 验证 CUDA 安装
完成上述配置后,可以通过命令提示符运行 `nvcc -V` 来验证 CUDA 是否已成功安装以及其具体版本信息。
#### 匹配 Python 和 PyTorch 版本
对于特定版本组合的选择,比如当采用 Python 3.10 及 CUDA 12.3 时,应当选择与之相适应的 PyTorch 版本——例如 PyTorch 2.0.0,以确保兼容性和最佳性能表现[^3]。
#### 创建虚拟环境并在 PyCharm 内部管理依赖项
建议创建一个新的 Conda 或者 pipenv 虚拟环境来隔离项目所需的库文件。接着通过 PyCharm 自带的包管理工具按照官方文档指示安装指定版本的 PyTorch、torchvision 和 torchaudio 库[^1]。
```bash
conda create --name my_cuda_env python=3.10
conda activate my_cuda_env
pip install torch==2.0.0 torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu123
```
以上步骤完成后即可开始利用 PyCharm 开发基于 CUDA 加速的应用程序了。
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