PyCharm / DataSpell 导入WSL2 解析器,实现GPU加速

PyCharm / DataSpell 导入WSL2 解析器的实现

Windows的解析器不好么?

Windows上的解析器的确很方便,也省去了我们很多的麻烦。但是WSL2的解析器是Linux的,对于编程写代码更有优势。而且DEVs基本上也是在Linux进行编译和维护的,其实更多的理解为Linux是一手的,Windows是二手的,哈哈哈哈,个人理解哈。但是在深度学习这块,Linux版本的TensorFlow就展示出来优势了,因为Windows版的TensorFlow在2.10版后就不再支持GPU加速了,就问你恶不恶心?!这也是为什么WSL体现出了其方便与便利,让我们普通用户有个活路。

设置WSL2和实现GPU加速

具体设置请参阅我的这篇帖子:
通过WSL2来实现Windows10/11的深度学习模型GPU加速,TensorFlow项,Jupyter及其插件安装,CQF心得,金融量化

这里我就不再赘述。

为PyCharm / DataSpell 设置WSL解析器

据说你需要Professional版本的PyCharm才能实现这个功能,具体情况请自行查阅,不做过多赘述了。

设置Interpreter

  1. 打开软件,并进入设置(settings),快捷键ctrl + alt + s,找到Python Interpreter
  2. 点击Add Interpreter,然后选择On WSL...



    这样你就设置成功了,等一下电脑会自动Index解析器所有需要的文件等相关内容,准备好了就可以用了。DataSpell 和 Pycharm一个操作,一模一样。
相关推荐
渡之4 分钟前
GRiM-Net 深度解析 | 无人机 GNSS 拒止场景下两阶段跨视角视觉定位框架
深度学习·算法·动态规划·无人机
python-码博士8 分钟前
PyTorch 从零实现 Flow Matching:训练、采样、画图一条龙
人工智能·pytorch·python
努力写A题的小菜鸡20 分钟前
PyTorch 图像预处理 transforms 与 TensorBoard 可视化 (自己学习记录)
人工智能·pytorch·学习
王小王-12335 分钟前
基于Python的车联网数据聚合与可视化分析平台设计与实现
python·车联网·新能源汽车·车联网聚合分析
叫我:松哥1 小时前
基于Flask框架的校园二手书籍交易平台,注重校园场景的特殊需求,通过学号认证保障用户真实性
后端·python·sqlite·flask·bootstrap
namexingyun1 小时前
开源前端生态如何成为 AI UI 生成的“燃料“:shadcn/ui、Tailwind CSS、Storybook 技术价值全解剖
java·前端·人工智能·python·ui·开源·ai编程
通信仿真爱好者1 小时前
第【17】期--考虑硬件损伤和不完美CSI的RIS-MISO系统的深度强化学习联合优化-python完整代码+参考文献
python·深度强化学习·ris
code_pgf1 小时前
mllm训练过程中有效地利用辅助监督信号来减少幻觉的方法
人工智能·深度学习·计算机视觉
装不满的克莱因瓶1 小时前
自然语言处理常见任务——从文本理解到生成式AI的完整任务体系
人工智能·pytorch·python·深度学习·ai·自然语言处理
游戏开发爱好者81 小时前
iPhone真机调试有哪些方法?一次定位推送权限问题时整理出来的几种方案
ide·vscode·ios·objective-c·个人开发·swift·敏捷流程