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 ，并已安装合适的驱动：

• 运行 -smi 命令查看和 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：

立即学习“”；

Android文档-开发者指南-第一部分：入门-中英文对照版 Android提供了丰富的应用程序框架，它允许您在Java语言环境中构建移动设备的创新应用程序和游戏。在左侧导航中列出的文档提供了有关如何使用Android的各种API来构建应用程序的详细信息。第一部分：Introduction(入门) 0、Introduction to Android(引进到Android) 1、Application Fundamentals(应用程序基础) 2、Device Compatibility(设备兼容性) 3、

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• 访问 ，选择带 CUDA 的版本
• 使用 pip 安装，例如：

pip install torch torchvision torchaudio –index-url https://download..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：

import torch

# 将张量或模型移动到 GPU
x = torch.tensor([1.0, 2.0]).to(device)
model = MyModel().to(device)

对于 TensorFlow：

import tensorflow as tf

# 计算会自动优先使用 GPU（如果可用）

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 =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！