jupyter开启gpu

Jupyter Notebook要使用GPU，首先需要满足几个条件：

1. **硬件环境**：你的计算机需要配备有GPU并且GPU支持CUDA（Compute Unified Device Architecture），这是NVIDIA为GPU编程提供的平台。

2. **安装了Jupyter**：确保已安装了Jupyter Notebook。如果是通过Anaconda等包管理工具安装的，它通常会包含对GPU的支持。

3. **Python库**：你需要安装一些必要的库，如`tensorflow`, `pytorch`或其他支持GPU加速的库，它们提供与GPU交互的接口。

4. **设置CUDA路径**：在系统路径中添加CUDA的bin目录，以便Jupyter能够识别和使用GPU。

5. **启用GPU支持**：在运行Jupyter时，可以设置特定的环境变量（如`CUDA_VISIBLE_DEVICES`）来指定使用哪一块GPU。例如，在命令行启动时添加`--gres=gpu:0` 或者在Jupyter notebook内创建一个新的kernel，选择支持GPU的选项。

下面是一个简单的步骤示例：

# 使用Conda激活GPU环境
conda activate my_gpu_env

# 如果使用pip安装库，可以这样启动jupyter：
pip install tensorflow-gpu

# 启动Jupyter并指定使用GPU
jupyter notebook --NotebookApp.iopub_data_rate_limit=10000000000 --notebookapp.open_in_browser=False --KernelManager.kernel_cmd=["python", "-m", "ipykernel_launcher", "--cuda-device", "0", "-f", "%s"]

这里`--cuda-device`表示你想使用的GPU设备编号（如果你有多块GPU，编号从0开始）。