pycharm 中用GPU 经常出现错误

最新推荐文章于 2025-03-13 17:04:05 发布
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分类专栏： pycharm
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_31119155/article/details/89156833
本文解决了一个常见的CUDA环境配置问题，即libcublas.so.9.0无法打开共享对象文件的错误。通过修改环境变量LD_LIBRARY_PATH，将/usr/local/cuda-9.0/lib64和/usr/local/lib路径添加进去，成功解决了该问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

libcublas.so.9.0:cann’t open shared object files:No such file or directory
在这里插入图片描述

   在环境变量中加入 LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64;usr/local/lib

位置 在这里插入图片描述

如何在pycharm中指定GPU
安静到无声
08-17 3053
添加名称：CUDA_VISIBLE_DEVICES和对应值即可。
基于Pytorch使用GPU运行模型方法及可能出现的问题解决方法
rothschild666的博客
10-21 3268
在基于pytorch深度学习进行模型训练和预测的时候，往往数据集比较大，而且模型也可能比较复杂，但如果直接训练调用CPU运行的话，计算运行速度很慢，因此使用GPU进行模型训练和预测是非常有必要的，可以大大提高实验效率。如果还没有配置好运行环境的博友们可以参考下面博主的文章。
pycharm调用GPU
weixin_43483305的博客
01-12 2万+
使用pycharm调用CUDA首先在pycharm中使用device是否具有gpu在设备管理器中查看自己的gpu下载显卡驱动 首先在pycharm中使用device是否具有gpu device = torch.device(args.device if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(device) 运行结果是 cpu ，计算机安装了gpu的，结果没有调用加速。 查了相关的资料 如何在Pycharm中调用gpu 。记录下当时的过程。 在设备管理器中查
Pycharm下使用GPU(Could not dlopen library ‘libcublas.so.10.0‘； dlerror: libcublas.so.10.0)-20201028
csdnxiekai的博客
10-28 1769
First Make sure CUDA and CuDNN has been installed successfully and Configuration should be verified. CUDA driver version should be sufficient for CUDA runtime version. Once done, Open PyCharm Goto File->Settings-> Project Interpreter Select the appro
Pycharm里配置Pytorch-gpu（运行informer算法模型）
pi_pi_lin的博客
10-24 7970
去官网下载适合自己操作系统的Anaconda安装包。（以Windows为例）
在pycharm中配置GPU训练环境（Anaconda)（yolov5)
a131529的博客
11-01 5439
其中C:/ProgramData/Anaconda3/envs 是创建的目录所在位置；/pytorch是所创建的环境的名称 python=3.8是创建的python的版本。可以看到，验证确实创建在我们想要的位置。1：使用命令查看当前拥有的虚拟环境。
我用的pycharm中用的python编辑器，我不想在pycharm复现代码，我下载安装了anaconda，还没有开始配置环境，
最新发布
07-13
> - 遇到 `GLIBCXX` 错误时执行：`conda install libgcc` > - `CUDA out of memory` 时减小 `batch_size` 或使用 `--precision 16` > - 依赖冲突时优先使用 `conda` 而非 `pip` 安装 [^1] 通过此流程，可在 10 ...
写一个代码在pycharm中用哈工大ltp用长段落尝试分词并且计算精确率，召回率，F1值
03-30
- GPU环境可加速处理（需安装torch-gpu版） - 实际应用建议使用专业评测数据集（如MSR） --- ### 4. 输出示例 ```text 预测分词: ['自然语言', '处理', '是', '人工智能', '领域', '的', '重要', '方向', '，', ...
pychram中用GPU训练
03-22
接下来，用户可能遇到的问题包括环境配置错误、PyTorch无法识别GPU，或者训练时没有使用GPU加速。我需要一步步引导用户完成安装和验证过程，确保每个步骤都正确无误。 可能需要分步骤说明：安装NVIDIA驱动，确认...
yolov5使用pycharm训练自己的训练集
ss1293822982的博客
03-10 1061
yolov5使用pycharm训练自己的训练集，windows的GPU加速
pycharm中配置yolov8环境（使用gpu加速）
2301_80057424的博客
03-13 3030
pycharm中配置yolov8环境（使用gpu加速）
Anaconda Pycharm Pytorch（GPU版本）的配置
qq_46080349的博客
12-05 7896
Anaconda、 Pycharm、 Pytorch（GPU版本）的配置
Pycharm如何配置GPU环境（win10搭建DL环境）
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学者-微风
01-12 2万+
请注意： （1）如果你的机子上在这之前已经安装了python，并且在pycharm中配置好了python环境，那么作者还是建议，卸载掉原来的python环境，因为博主曾经试过不卸载掉原来的python环境并且直接安装anaconda环境（可能是博主在安装Anaconda的时候没有勾选本文步骤3中的图），然后在anaconda中配置GPU环境，最后我的解决方法是卸载掉原来的python环境，只保留a......
史上最详细最全pycharm使用GPU训练模型总结(Pytorch版)
weixin_44977185的博客
08-23 3729
也可以参考官方文档：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#title-resolved-issues。阿里云镜像网站下载：https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/cu117/?这里选择的是cu117版本的，cu117代表CUDA11.5版本，cp38代表python的版本，选择合适的进行下载，我下载的是CUDA11.5版本，如需其他版本可返回上一页选择。
GPU服务器的环境配置，pycharm与GPU服务器连接教程
sjjg129的博客
08-06 4713
说明：第一次接触GPU服务器，从GUP的环境配置到连接pycharm,最后跑通代码。这其中必然踩了坑，饶了路。希望此博客能让跟我一样的小白，少踩雷，少绕路。
Pycharm基本使用与GPU环境部署
qq_27353621的博客
02-27 1万+
一、基本配置 我们安装好PyCharm后，首先要进行一些小配置，比如主题，字体，字体颜色等。 我们打开PyCharm后，点开file，找到Setting 然后就会跳出Setting的窗口 可以说PyCharm的各种配置都需要在这里配置，现在我们进入Editor来对字体以及IDE主题进行更改。 Editor->General->Font是设置字体及大小的 Color Scheme->Python选项后我们就可以设置Python的主题 接着我们要去更换python解释器，刚下载的Py.
pycharm远程连接gpu服务器调试代码
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Pycharm连接GPU服务器常见问题同步项目并且连接远程python解释器转见下面链接运行服务器上tensorflow-gpu版本会出现报错情况 同步项目并且连接远程python解释器转见下面链接 https://blog.youkuaiyun.com/five3/article/details/78615589 运行服务器上tensorflow-gpu版本会出现报错情况 永久解决办法: 打开设置选项...
GPU版本 Pycharm环境配置步骤及遇到的问题解决（小土堆视频）
qq_56555237的博客
03-25 778
pip install --no-deps torchvision==0.10.0+cu102 -f 再加链接就可以了。5.在Pycarm里尝试运行项目，可以在github里下载一些现成的项目，尝试运行。点击小喵下面的蓝色字体github -- 在搜索里查找pytorch资源下载。把utils.py文件里的代码改成下面这样，就不会报错了 不知名原因。可以打开main函数进行测试，但是因为没有配置环境，导入的包可能会报错。发现是torchvision的版本过高，卸载重新安装，与其匹配的版本。
Anaconda和PyCharm搭建Pytorch深度学习环境GPU版本
m0_63769180的博客
12-29 9891
使用深度学习环境最常见的就是Anaconda和PyCharm的合作。强调：不需要额外下载Python的语言包。最近要通过神经网络做图像的分割算法训练，需要在Windows系统中搭建PyTorch的GPU版本。已有的GPU是NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER。人工智能的时代已经到来，人工智能将在各个领域带来加速度！
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