jupyter notebook使用GPU

Jupyter Notebook是一款非常流行的交互式数据科学环境，它支持在浏览器中运行Python脚本并显示可视化结果。如果你想要在Jupyter Notebook中利用GPU进行计算，你需要满足以下几个条件：

1. **硬件配置**：你的笔记本电脑需要配备有GPU才能支持。确保你的设备上安装了NVIDIA、AMD或其他支持CUDA或ROCm的GPU。

2. **软件环境**：安装必要的驱动程序。对于NVIDIA GPU，通常会推荐安装CUDA Toolkit，这包含了开发者工具和库。确保已经下载并安装了最新的CUDA版本。

3. **Python库**：使用像`tensorflow-gpu`, `pytorch`, 或 `cupy`这样的库可以在Python中访问GPU资源。在环境中安装这些库，例如通过pip命令：`pip install tensorflow-gpu` 或者 `conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.0 -c pytorch`.

4. **Jupyter Notebook设置**：在启动Jupyter Notebook时，需要确保设置能够识别到GPU。在创建新kernel时，选择支持GPU的选项，如`Python [GPU]`（取决于你的库安装）。

5. **运行环境**：在Notebook的每个代码单元格内，你可能需要明确指定使用GPU运行运算，比如在TensorFlow中使用`tf.config.experimental.set_memory_growth(True)`来动态分配内存。