Sfortunatamente in pycharm devi impostare CUDA_HOME e LD_LIBRARY_PATH all'interno dell'IDE. Per farlo vai al menu Esegui-> modifica configurazioni quindi scegli il tuo progetto. Quindi fai clic su Variabili d'ambiente e aggiungi una voce per CUDA_HOME e LD_LIBRARY_PATH . Dopo averlo fatto, puoi eseguire direttamente dall'interno di pycharm. Consiglierei anche di impostare le impostazioni predefinite per avere anche questi percorsi, quindi non devi farlo per ogni progetto. Inoltre non sarebbe male assicurarsi di avere l'interprete di source [virtualenv_path] impostato mentre ti trovi in questa pagina delle impostazioni. Fammi sapere se hai problemi a trovare dove farlo.
Ho letto questo altro post di StackOverflow:ambiente Pycharm diverso dalla riga di comando, e sembra che il problema sia che l'apertura di PyCharm nel modo normale non conserverà l'ambiente bash. La soluzione è aprire PyCharm dalla riga di comando e ora tutto funziona. Tutto quello che devi fare è aprire PyCharm usando charm e tutto funziona bene ora.
Ho cercato molto, ma non ho trovato la soluzione giusta per questa domanda da nessuna parte. Ho trovato la soluzione con i miei amici e vorrei condividerla anche con te.
Se il tuo Tensorflow funziona correttamente nel terminale ma non funziona in Pycharm, hai due soluzioni:
1- Apri Pycharm dal terminale. Per me:
pycharm-community
2- Se stai usando Unity, devi modificare .profile , perché Pycharm non conserva .bashrc :Quindi, apri un terminale e digita:
gedit .profile
Quindi, aggiungi i seguenti codici alla fine del file aperto:
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
Salva ed esci. Ora puoi lavorare con Tensorflow in Pycharm senza la necessità di aprire il terminale del modulo Pycharm.