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pycharm判断能否调用gpu

时间: 2025-02-06 14:37:19 浏览: 59

### 验证 PyCharm 是否能调用 GPU 为了确认 PyCharm 能否成功调用 GPU 加速计算，可以通过 Python 交互环境中执行特定的代码片段来检测。对于 **PyTorch** 的情况： ```python import torch if torch.cuda.is_available(): print(f'可用的CUDA设备数量: {torch.cuda.device_count()}') print(f'CUDA版本: {torch.version.cuda}') else: print('未找到可用的CUDA设备') ``` 上述脚本会检查 CUDA 设备的存在并打印相关信息[^1]。而对于 **TensorFlow** 来说，则可采用如下方式： ```python import tensorflow as tf physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU') print("发现的物理GPU:", physical_devices) for device in physical_devices: logical_gpus = tf.config.experimental_list_devices() print("\n逻辑GPU:") for lg in logical_gpus: print(lg) ``` 这段代码不仅列出了所有的物理 GPU，还展示了每个物理 GPU 对应的逻辑 GPU 列表[^4]。确保所使用的库版本与安装指南中的建议相匹配，并且已经按照指导正确设置了环境变量以及驱动程序。如果一切正常，应该可以看到有关 GPU 的信息输出；反之则提示无法识别到任何 GPU 或者其他错误消息。

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