GPU版本的pytorch使用

### 使用GPU版本的PyTorch

为了确保能够使用GPU运行PyTorch，需确认几个关键因素。首先，必须保证所使用的硬件支持CUDA，并且已正确安装了对应的驱动程序和CUDA工具包[^1]。

当遇到`no kernel image is available for execution on the device`错误时，这通常意味着当前安装的PyTorch版本不兼容于现有的GPU架构。解决方法之一是尝试降低PyTorch版本至更早的一个版本，该版本应能更好地适配旧款GPU设备。

另外一种情况是由`torch.cuda.is_available()`返回False，则表明即使有合适的GPU存在，PyTorch也无法识别并启用它来处理任务。此时应当检查CUDA是否被正确配置以及环境变量设置是否无误[^3]。

对于想要充分利用多核处理器或多张图形卡的情况，《PyTorch——利用Accelerate轻松控制多个CPU/GPU/TPU加速计算》提供了详细的指导说明，介绍了通过调整代码结构使得应用程序可以在不同类型的硬件资源上高效运作的方法[^5]。

下面是一个简单的例子展示怎样编写可以自动切换到可用GPU上的PyTorch脚本：

import torch

def get_device():
    # 如果有可用的GPU则优先选用之；否则回退到CPU模式
    return 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'

device = get_device()
print(f"Using {device} device")

# 定义模型并将其实例化放置在选定的设备之上
model = MyModel().to(device)

# 将输入数据也转移到相同的设备上去
inputs = inputs.to(device)
outputs = model(inputs)