在ipynb如何让代码在gpu跑

在Jupyter Notebook（通常称为IPython Notebook或简称IPynb）中，如果你想要利用GPU运行代码，你需要先确保你的环境已经安装了支持GPU的库，如PyTorch、TensorFlow等，并且你的计算机上连接了一个可用的GPU。

以下是基本步骤：

1. **检查硬件和环境**：确认你的系统是否支持CUDA（NVIDIA CUDA）和CuDNN（CUDA Deep Neural Network Library），这是用于GPU计算的基础。

2. **安装必要的库**：在Python环境中安装能够利用GPU的库，例如通过`pip install torch torchvision cudatoolkit==10.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html`来安装PyTorch对特定版本的CUDA的支持。

3. **设置环境变量**：在 notebook 的 `kernel` 配置里（点击右上角的下拉菜单 > "Kernel" > "Change kernel"），选择一个支持GPU的 kernel，比如`python3` 或 `pytorch`。

4. **导入并配置**：在需要使用GPU的代码段开始前，通常会有一个初始化操作来指定使用GPU，例如在PyTorch中，你可以这样做：

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

5. **将数据和模型移动到GPU**：对于所有需要运算在GPU上的张量（tensor），可以使用 `.to(device)` 将其移动到GPU上。

6. **检查运行**：运行你的代码时，如果一切设置正确，应该能看到GPU的使用情况信息。