SRGAN的GPU设置

在SRGAN中设置GPU可以通过以下步骤完成：

1. 检查CUDA可用性：首先，使用`torch.cuda.is_available()`函数检系统上是否可用CUDA。

2.选择GPU设备：使用`torch.cuda.device()`函数选择要使用的GPU设备。您可以通过指定设备的索引来选择特定的GPU。例如，如果要选择第一块GPU，可以使用以下代码：

import torch

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

3. 将模型移动到GPU：在加载或创建SRGAN模型后，使用`model.to(device)`方法将模型移动到所选的GPU设备上。示例如下：

model = SRGANModel()  # 创建或加载SRGAN模型
model = model.to(device)  # 将模型移动到所选GPU设备上

4. 将数据移动到GPU：在进行训练或推理时，将输入数据（例如图像）移动到所选的GPU设备上。示例如下：

input_data = input_data.to(device)  # 将输入数据移动到所选GPU设备上

请注意，这些步骤假定您已经正确安装了CUDA和PyTorch，并且系统上有可用的GPU设备。确保在进行任何GPU操作之前，正确设置CUDA环境和设备。

如果您的系统上有多个GPU，并且希望在多个GPU上并行运行SRGAN，请参考PyTorch的多GPU并行处理文档，以了解如何在多个GPU上分布式训练或推理模型。