Python 有CPU版本的模拟退火算法，希望改成GPU的版本

是的，Python中有CPU版本的模拟退火算法实现，但是如果你想将其改成GPU版本，需要使用GPU加速库，如PyTorch或TensorFlow。

下面是一个使用PyTorch实现的GPU版本模拟退火算法的代码示例：

import torch

def simulated_annealing_gpu(cost_func, x0, T, alpha, max_iter):
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    x = torch.tensor(x0, dtype=torch.float, device=device, requires_grad=True)
    optimizer = torch.optim.SGD([x], lr=0.1)

    for i in range(max_iter):
        T *= alpha
        cost = cost_func(x)
        cost.backward()

        with torch.no_grad():
            x -= optimizer.param_groups[0]['lr'] * x.grad
            x.grad.zero_()

        if torch.rand(1) < torch.exp((cost - cost_func(x)) / T):
            x.data = x0

    return x.detach().cpu().numpy()

这个函数使用了PyTorch的自动求导功能来计算梯度并更新参数。同时，我们将张量移动到GPU上进行计算，并在返回结果之前将其移回CPU上。

注意，此代码仅供参考，实际使用时需要根据具体情况进行修改和优化。