pytorchgpu加速

要使用PyTorch进行GPU加速，首先需要确保你的计算机上有可用的GPU。你可以通过以下代码来检查GPU是否可用：

import torch
print('显卡是否可用:', '可用' if torch.cuda.is_available() else '不可用')

如果输出结果为“可用”，则说明你的计算机上有可用的GPU。接下来，你需要安装适合你的GPU版本的PyTorch。根据你提供的引用内容，你可以使用以下的安装语句来安装PyTorch与对应的依赖库：

conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda80 -c pytorch

请注意，这个安装语句是基于你提供的引用中的信息，它适用于CUDA 8.0版本。如果你的GPU版本不同，你需要根据实际情况选择相应的安装语句。

安装成功后，你可以使用以下代码来测试GPU加速是否正常工作：

import torch
print('CUDA版本:', torch.version.cuda)
print('PyTorch版本:', torch.__version__)
print('显卡是否可用:', '可用' if torch.cuda.is_available() else '不可用')
print('显卡数量:', torch.cuda.device_count())
print('当前显卡的CUDA算力:', torch.cuda.get_device_capability(0))
print('当前显卡型号:', torch.cuda.get_device_name(0))

通过执行以上代码，你将能够获取有关CUDA版本、PyTorch版本、显卡是否可用、显卡数量、当前显卡的CUDA算力和型号等相关信息。这些信息将帮助你确认GPU加速是否已经启用。