device = torch.device("cuda" if torch .cuda.is_available() else "cpu")打印使用了cuda还是cpu训练怎么修改代码

当你使用PyTorch处理模型并需要指定设备（CPU或GPU）时，`torch.device`是一个非常有用的工具。这段代码的意思是：

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

它首先检查是否有可用的CUDA设备（即GPU），如果检测到有，就将`device`设置为`cuda`；如果没有，就会使用默认的CPU设备。如果你想明确地指定使用CPU训练，无论GPU是否可用，你可以直接将`cuda`部分替换为`"cpu"`，如下所示：

device = "cpu"

如果你想在GPU上运行并且希望在没有GPU时抛出错误而不是自动切换到CPU，可以去掉条件判断，并设置硬编码的设备：

device = torch.device("cuda:0")  # 如果你只有一个GPU，否则可以用索引指定多个GPU
device = torch.device("cpu") if not torch.cuda.is_available() else device

这会在没有GPU时引发一个异常。