如何在 Python 中使用 GPU 环境

首先确认硬件支持并安装NVIDIA驱动，运行nvidia-smi查看CUDA版本；然后通过pip或conda安装支持GPU的PyTorch或TensorFlow，如pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118；在代码中使用torch.cuda.is_available()或tf.config.list_physical_devices('GPU')检测GPU，并将数据和模型移至GPU执行加速计算。

要在 Python 中使用 GPU 环境，关键在于安装支持 GPU 的库并正确配置运行环境。目前最常见的是利用 NVIDIA 的 CUDA 平台，通过深度学习框架如 PyTorch 或 TensorFlow 调用 GPU 加速计算。

确认硬件和驱动支持

确保你的设备具备 NVIDIA 显卡，并已安装合适的驱动：

• 运行 nvidia-smi 命令查看显卡驱动和 CUDA 版本信息
• 若命令未识别，请前往 NVIDIA 官网安装最新驱动
• CUDA 支持需要 Compute Capability 3.5 或更高的 GPU

安装支持 GPU 的深度学习框架

以 PyTorch 和 TensorFlow 为例：

PyTorch：

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Android 开发者指南 第一部分：入门

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查看详情

• 访问 PyTorch 官网，选择带 CUDA 的版本
• 使用 pip 安装，例如：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

TensorFlow：

• 安装支持 GPU 的版本：
pip install tensorflow[and-cuda]
• 适用于 TensorFlow 2.10+，会自动安装必要的 CUDA 和 cuDNN 库

在代码中使用 GPU

以 PyTorch 为例，检查并使用 GPU：

对于 TensorFlow：

使用 Anaconda 管理环境（推荐）

• 创建独立环境避免依赖冲突：
conda create -n gpu_env python=3.9
• 安装 cudatoolkit：
conda install cudatoolkit=11.8
• 再安装 PyTorch 或 TensorFlow，conda 会处理兼容性问题

基本上就这些。只要系统有支持的 NVIDIA 显卡、正确安装驱动与工具链，并选用带 GPU 支持的库版本，Python 就能顺利调用 GPU 进行加速计算。注意版本匹配问题，尤其是 CUDA、cuDNN 和框架之间的兼容性。

以上就是如何在 Python 中使用 GPU 环境的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！