如何在pycharm中调用gpu
时间: 2025-07-06 19:46:31 浏览: 3
### 配置 PyCharm 使用 GPU 加速
#### 设置环境变量
为了使 PyCharm 能够识别并利用 NVIDIA 的 CUDA 工具包来实现 GPU 加速,需要正确配置系统的环境变量。具体来说,在 Windows 系统上应将 CUDA 安装目录下的 `bin`、`lib\x64` 和其他必要子文件夹路径添加到系统的 PATH 变量中[^2]。
例如,如果 CUDA 版本为 v11.1,则需加入如下路径:
- `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin`
- `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib\x64`
这一步骤确保了操作系统能够定位到所需的库文件和支持工具,从而允许 TensorFlow 或者 PyTorch 这样的深度学习框架调用 GPU 来执行计算任务。
#### 创建 Anaconda 虚拟环境并与 PyCharm 关联
创建一个新的 Conda 虚拟环境用于安装特定版本的 Python 解释器以及所需依赖项(如 TensorFlow-GPU),并通过命令行指定 pip 安装软件包的具体存储位置以防止不同项目之间的冲突[^1]。之后,在 PyCharm 中通过 "File -> Settings -> Project Interpreter" 添加新创建的 conda 环境作为项目的解释器。
对于想要更改默认的 pip 安装路径的情况,可以运行 `python -m site --help` 查看如何修改当前使用的虚拟环境中 pip 安装的目标文件夹位置。
#### 安装支持 GPU 的深度学习框架
在已经准备好的虚拟环境中,按照官方文档指导安装带有 GPU 支持的 TensorFlow 或 PyTorch 版本。通常情况下,可以通过简单的 pip 命令完成此操作,比如:
```bash
pip install tensorflow-gpu==<version>
```
或者针对 PyTorch 用户而言,
```bash
pip install torch torchvision torchaudio cudatoolkit=<cuda_version> -f https://download.pytorch.org/whl/cu<cuda_version>/torch_stable.html
```
这里 `<version>` 表示期望安装的具体版本号,而 `<cuda_version>` 则对应于所安装的 CUDA 版本号的一部分(例如 'cu111' 对应 CUDA 11.1)。
当上述步骤完成后,重启 PyCharm 并验证是否成功启用了 GPU 计算能力。可以在代码里编写一小段测试程序来确认这一点,像这样:
```python
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
```
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