PYCHARM调用GPU

### 如何在 PyCharm 中配置和调用 GPU 加速 TensorFlow/PyTorch 为了实现 GPU 加速，需要完成以下几个方面的设置： #### 1. 安装 NVIDIA 驱动程序和 CUDA 工具包 确保计算机上已安装最新的 NVIDIA 显卡驱动程序以及兼容的 CUDA 和 cuDNN 版本。这些工具对于启用 GPU 支持至关重要[^1]。 #### 2. 安装支持 GPU 的框架版本 - **TensorFlow**: 使用 `pip` 或者 `conda` 来安装特定于 GPU 的 TensorFlow 版本。例如： ```bash pip install tensorflow-gpu==2.4.0 ``` 如果使用 Conda，则可以执行以下命令来创建环境并安装所需的库[^3]: ```bash conda create --name tensorflow python=3.8 conda activate tensorflow pip install tensorflow-gpu==2.4.0 ``` - **PyTorch**: 参考官方文档中的指令选择合适的版本进行安装[^2]。例如： ```bash pip install torch===1.7.1 torchvision===0.8.2 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch_stable.html ``` #### 3. 设置 PyCharm 环境 - 打开 PyCharm 并进入项目设置 (`File -> Settings`)。 - 导航至 `Project: [Your Project Name] -> Python Interpreter`。 - 添加或切换到已经配置好的虚拟环境或者 Conda 环境，其中包含了上述安装的支持 GPU 的库[^4]。 #### 4. 编写代码验证 GPU 是否可用 编写简单的脚本来测试 GPU 是否被成功识别。 ##### 对于 TensorFlow: ```python import tensorflow as tf print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU'))) if tf.test.is_gpu_available(): print("GPU is available and configured.") else: print("No GPU detected or not properly set up.") ``` ##### 对于 PyTorch: ```python import torch if torch.cuda.is_available(): device = torch.device("cuda") # a CUDA device object print(f"CUDA Device Count: {torch.cuda.device_count()}") print(f"Current CUDA Device: {torch.cuda.current_device()}") print(f"CUDA Device Name: {torch.cuda.get_device_name(device)}") else: print("No GPU detected or not properly set up.") ``` 如果以上代码能够正常检测到 GPU 设备，则说明配置已完成[^5]。 #### 5. 远程服务器上的 GPU 配置 (可选) 当本地机器无法满足需求时，可以通过 SSH 连接到远程服务器来进行开发工作。具体操作如下： - 利用 MobaXterm 或其他类似的客户端登录目标服务器； - 在服务器端重复前面提到的所有步骤以建立完整的 GPU 开发环境； - 将 PyCharm 配置为通过远程解释器访问该服务器上的资源。 --- ###