pytorch安装gpu变成了cpu

如果您在安装 PyTorch 的时候选择了 GPU 版本，但是在使用的时候发现 PyTorch 只能使用 CPU，可能是因为以下原因：

1. 您的系统中没有安装 CUDA 或者 CUDA 的版本不兼容。如果您想要使用 PyTorch 的 GPU 版本，您需要在系统中安装 CUDA，并且确保 CUDA 的版本与您安装的 PyTorch 版本兼容。您可以在 PyTorch 的官方文档中查找支持的 CUDA 版本。

2. 您的 PyTorch 安装没有成功。如果您在安装 PyTorch 时没有正确安装 CUDA 或者没有正确配置 PyTorch 的 GPU 环境，PyTorch 将会自动切换到 CPU 模式。您可以尝试重新安装 PyTorch 并确保正确配置 GPU 环境。

3. 您的代码中没有正确指定使用 GPU。如果您的代码中没有将数据和模型放到 GPU 上运行，PyTorch 将会使用 CPU 进行计算。您可以通过将数据和模型放到 GPU 上来利用 GPU 进行计算。

您可以尝试按照以下步骤检查和解决问题：

1. 检查 CUDA 是否正确安装。可以在终端中输入 `nvcc -V` 命令检查 CUDA 的版本是否正确。

2. 检查 PyTorch 是否正确安装。可以在 Python 中导入 PyTorch 并检查是否可以使用 GPU。如果不能使用 GPU，可以尝试重新安装 PyTorch，并确保正确配置 GPU 环境。

3. 将数据和模型放到 GPU 上运行。可以使用 `.to('cuda')` 方法将数据和模型转移到 GPU 上。例如，使用 `tensor = tensor.to('cuda')` 将张量转移到 GPU 上。