如何禁止pytorch使用cpu训练？ Sent message. Recent activity 生成一段用于时序数据预测的transformer代码，其中包含一小段用于训练和测试的数据，其中单个时刻的数据为512维，训练集900条，测试集100条。 7:58 PM 生成一段用于时序数据预测的transformer代码，其中包含一小段用于训练和测试的数据 7:54 PM 古希腊的“一”与“逻各斯”是什么关系 Yesterday 黑格尔的认识论是某种可知论吗 Yesterday 黑格尔的认识论是可知论吗？ Yesterday 神经网络绘图中，输出层激活函数一般画在哪里 2 days ago tra

虽然可以使用`torch.set_default_tensor_type(torch.cuda.FloatTensor)`来设置默认的张量类型为GPU张量，从而确保PyTorch只使用GPU进行训练。但是，这种方法可能会导致内存不足的问题，因为所有张量都会被分配到GPU上，即使它们可能不需要在GPU上进行计算。

因此，强烈建议使用`.to(device)`方法将模型和数据显式地移动到GPU上，以确保它们确实在GPU上运行，从而获得最佳性能和效率。如果没有GPU可用，可以将设备设置为CPU，例如：

import torch

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda:0")
    print("Using GPU device:", torch.cuda.get_device_name(device))
else:
    device = torch.device("cpu")
    print("Using CPU device.")

# 将模型和数据移动到设备上
model.to(device)
data = data.to(device)

在这个例子中，首先检查是否有可用的GPU设备，如果有，则将设备设置为第一个可用的GPU设备。如果没有可用的GPU设备，则将设备设置为CPU。最后，使用`.to(device)`方法将模型和数据移动到所选的设备上。这样可以确保代码在GPU上训练（如果有可用的GPU设备），否则在CPU上进行训练。