输入实现python在GPU上运行

在Python中利用GPU进行计算通常需要借助第三方库，如CUDA（Compute Unified Device Architecture）和PyTorch、TensorFlow等科学计算框架。以下是基本步骤：

1. 安装CUDA：首先，你需要下载并安装NVIDIA CUDA Toolkit，这是支持GPU计算的基础。可以从NVIDIA官网下载对应系统的版本。

2. 驱动程序：确保你的系统已经安装了最新的NVIDIA GPU驱动程序，这对于硬件加速至关重要。

3. Python库安装：对于深度学习，可以使用pip安装torch（PyTorch）或tensorflow-gpu（TensorFlow）等库，它们都内建对CUDA的支持。

   pip install torch torchvision  # 对于PyTorch
   or
   pip install tensorflow-gpu  # 对于TensorFlow

4. 环境配置：在Python环境中设置CUDA路径，这通常在`site.cfg`文件中做环境变量设置，或通过`os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']`指定显卡。

5. 示例代码：开始编写使用GPU的代码，例如在PyTorch中，你可以创建一个张量，并将其放置在GPU上：

   import torch
   device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
   tensor = torch.rand(100, 100).to(device)