怎么用gpu跑python程序

首先，你需要确保你的电脑上安装了GPU驱动和CUDA（NVIDIA显卡的计算平台）以及cuDNN（CUDA深度神经网络库）。然后，你需要在Python中安装TensorFlow或PyTorch等框架，并且确保安装了支持GPU的版本。

接下来，你可以在Python脚本中设置GPU作为默认设备，方法如下：

import tensorflow as tf

# 设置GPU为默认设备
device_name = tf.test.gpu_device_name()
if device_name != '/device:GPU:0':
    raise SystemError('GPU device not found')
print('Found GPU at: {}'.format(device_name))

然后，你可以将你的数据和模型加载到GPU并在其中运行，如下所示：

# 加载数据和模型
data = load_data()
model = load_model()

# 将数据和模型放到GPU上
with tf.device('/device:GPU:0'):
    data = tf.constant(data)
    model = model.to('cuda')

# 在GPU上运行模型
output = model(data)

注意：如果你使用PyTorch，则需要将模型和数据放到CUDA设备上，如下所示：

import torch

# 加载数据和模型
data = load_data()
model = load_model()

# 将数据和模型放到CUDA设备上
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
data = data.to(device)
model = model.to(device)

# 在CUDA设备上运行模型
output = model(data)

最后，如果你想进一步优化GPU的使用，可以使用批处理和多GPU并行等技术。