torch.cuda.is_available()

Question

救救命，为啥终端里面是true,pycharm里面就是false了

Answer 1

阿里嘎多学长整理AIGC生成，因移动端显示问题导致当前答案未能完全显示，请使用PC端查看更加详细的解答过程

问题解答

你遇到了一个很常见的问题：在终端中使用 torch.cuda.is_available() 可以返回 True，表示 CUDA 可以使用，但是在 PyCharm 中返回 False。

这是因为 PyCharm 是一个 IDE，它会在你运行代码时，自动地将代码运行在一个虚拟环境中，而这个虚拟环境可能不支持 CUDA。相反，终端是直接在操作系统中运行的，所以可以访问到 CUDA 设备。

如果你想在 PyCharm 中使用 CUDA，可以尝试以下几种方法：

1. 在 PyCharm 中，设置 CUDA 设备的路径。在 Settings 中，选择 "Build, Execution, Deployment" -> "CUDA"，然后输入 CUDA 设备的路径。
2. 使用 torch.cuda.device_count() 函数来检查 CUDA 设备的数量。如果返回的数量大于 0，那么 CUDA 可以使用。
3. 在 PyCharm 中，使用 "Run" -> "Edit Configurations"，然后在 "Environment variables" 中添加 CUDA_VISIBLE_DEVICES 变量，并设置其值为你想要使用的 CUDA 设备的 ID。

这些方法可以帮助你在 PyCharm 中使用 CUDA，但是需要注意的是，PyCharm 中的 CUDA 支持可能会受到限制。