show all中怎么添加gpu版本的pytorch

如果你想在Jupyter Notebook中使用GPU版本的PyTorch，并通过`%matplotlib notebook`显示所有图像，你需要确保首先安装了支持CUDA的PyTorch以及相应的图形库如Matplotlib。以下是步骤：

1. **安装GPU PyTorch**：
使用命令行工具（如Anaconda Prompt、Conda Shell 或者终端），运行以下命令来安装PyTorch with CUDA支持：

   conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

(这里假设你的系统上安装了CuDNN 10.2，如果不确定，可以根据你的CUDA版本调整)

2. **激活虚拟环境**（如有需要）：
如果你是在虚拟环境中工作，确保已激活正确的环境。

3. **启用GPU**：
在Python脚本或Jupyter Notebook中，导入PyTorch并检查是否检测到了GPU：

   import torch
   print(torch.cuda.is_available())  # 输出True表示有GPU可用

4. **设置默认设备**：
让PyTorch使用GPU作为默认计算设备：

   device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

5. **加载数据到GPU**：
对于数据处理，记得将张量转移到GPU上：

   data_tensor = your_data.to(device)

6. **使用`%matplotlib notebook`**：
在Jupyter Notebook中，为了在Notebook内显示图像，你需要使用`%matplotlib notebook`而非`%matplotlib inline`：

   %matplotlib notebook

如果你想要在显示图像是使用GPU加速的话，PyTorch本身并不会直接对`imshow`这样的函数进行优化，但它可以在计算过程中利用GPU。不过，对于显示图片，它更多地依赖于底层的库，例如`matplotlib`，它通常是CPU渲染的。