怎么在PyTorch中利用GPU跑代码

在PyTorch中利用GPU跑代码需要以下步骤：

1. 安装CUDA和cuDNN库。其中CUDA是NVIDIA提供的GPU加速库，cuDNN是NVIDIA提供的深度神经网络加速库。

2. 安装PyTorch GPU版本。可以通过以下命令安装：

   pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

其中`cu111`表示CUDA的版本号，需要根据自己的CUDA版本进行选择。

3. 将数据和模型放置到GPU上。在PyTorch中可以通过`to()`方法将数据和模型放置到GPU上。例如：

   import torch
   
   # 定义模型
   model = torch.nn.Linear(10, 2)
   
   # 定义数据
   input = torch.randn(3, 10)
   
   # 将模型和数据放置到GPU上
   model = model.to('cuda')
   input = input.to('cuda')

4. 在GPU上运行代码。在PyTorch中可以通过`cuda()`方法将代码放置到GPU上。例如：

   output = model(input.cuda())

注意，如果没有将数据和模型放置到GPU上，使用`cuda()`方法将会报错。

5. 释放GPU上的空间。在PyTorch中可以通过`cuda.empty_cache()`方法释放GPU上的空间。例如：

   torch.cuda.empty_cache()

这个方法可以在每次运行完代码后调用，避免GPU上的空间被占满。