判断pytorch是gpu版还是cpu版

可以通过以下代码判断PyTorch是GPU版还是CPU版：

import torch

if torch.cuda.is_available():
    print('PyTorch is running on GPU')
else:
    print('PyTorch is running on CPU')

如果输出结果为"PyTorch is running on GPU"，则表示PyTorch是GPU版；如果输出结果为"PyTorch is running on CPU"，则表示PyTorch是CPU版。

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如何判断pytorch是用gpu训练还是cpu训练

可以通过以下代码来判断pytorch是用gpu训练还是cpu训练：

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

print("Training on:", device)

如果输出结果是"Training on: cuda"，则表示使用了GPU进行训练；如果输出结果是"Training on: cpu"，则表示使用了CPU进行训练。

pytorch如何判断是在GPU还是CPU

可以使用以下代码来判断当前的PyTorch运行环境是否在GPU上：

import torch

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

上述代码首先检查当前是否有可用的GPU，如果有则将设备设置为GPU，否则设置为CPU。然后可以使用`device`变量来将模型和数据移动到相应的设备上。例如：

model.to(device)
data = data.to(device)