torch.cuda.set_device()方法

引用\[1\]和\[2\]介绍了使用torch.cuda.set_device()方法来指定使用的显卡。这个方法可以用来设置主显卡或者指定特定的显卡。在使用这个方法之前，需要先导入torch库。然后可以使用torch.cuda.set_device()方法来设置要使用的显卡的索引。例如，torch.cuda.set_device(1)表示使用索引为1的显卡。接下来，可以使用.cuda()方法将张量或模型加载到指定的显卡上。例如，x = torch.tensor(\[\[1,2,3\],\[4,5,6\]\]).cuda()将张量x加载到当前指定的显卡上。最后，可以使用print(x.device)来打印出张量所在的设备，即显卡的信息。

需要注意的是，引用\[3\]提到了使用torch.cuda.set_device()方法的优先级较低，并且官方文档不建议使用该方法。通常情况下，我们可以直接使用.cuda()方法将模型和数据加载到对应的GPU上，而不需要显式地调用torch.cuda.set_device()方法。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [torch.cuda常用指令](https://blog.csdn.net/qq_43307074/article/details/127628498)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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