jupyter调用GOU

回答: 要在Jupyter Notebook中调用GPU，首先需要确保你已经正确安装了PyTorch和相应的GPU驱动程序。你可以通过以下步骤来配置Jupyter Notebook以调用GPU：

1. 在Anaconda Prompt中激活你的PyTorch GPU环境。使用命令`activate pytorch-gpu`，其中`pytorch-gpu`是你想要切换的环境名称。

2. 安装ipykernel，使用命令`conda install ipykernel`。

3. 安装ipykernel到Jupyter Notebook中，使用命令`python -m ipykernel install --name Name`，其中`Name`是你想要在Jupyter Notebook中显示的环境名称，可以自定义。

完成上述步骤后，你应该能够在Jupyter Notebook中调用GPU了。

然而，如果你在import torch时遇到了OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块的错误，这可能是由于环境配置不正确或缺少必要的依赖项导致的。你可以尝试以下解决方法：

1. 确保你已经正确安装了PyTorch和相应的GPU驱动程序。你可以通过运行`print(torch.__version__)`来检查PyTorch的版本，并使用`print(torch.cuda.is_available())`来检查是否可以正常调用CUDA。

2. 确保你已经正确配置了环境变量。你可以参考PyTorch的官方文档或其他资源来了解如何正确配置环境变量。

3. 确保你已经安装了所有必要的依赖项。你可以尝试使用不同的镜像源来安装PyTorch和其他依赖项，例如阿里云、中国科技大学、豆瓣或清华大学的镜像源。

如果你仍然遇到问题，建议你查看PyTorch的官方文档、社区论坛或向PyTorch的开发者寻求帮助，以获取更详细的指导。