model.cuda()默认GPU0吗

是的，调用model.cuda()方法默认会将模型和参数放到第一个GPU上（即GPU0）。如果需要将模型和参数放到其他GPU上，可以通过设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量来实现。例如，将模型和参数放到第二个GPU上，可以在程序开始时添加如下代码：

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"

这样，在调用model.cuda()方法时，模型和参数就会被放到第二个GPU上。需要注意的是，如果只有一个GPU可用，调用model.cuda()方法时也会默认将模型和参数放到该GPU上。

相关问题

model.cuda(args.gpu)

这段代码是用来将PyTorch模型加载到GPU中进行加速运算的。其中，args.gpu是一个参数，用来指定GPU的编号，如果不指定则默认使用第一个可用的GPU。如果你的机器没有GPU，那么这段代码会报错，因为没有可用的GPU供模型加载。在这种情况下，可以使用model.cpu()将模型加载到CPU上进行运算。

model.cuda()如何指定gpu

model.cuda()可以指定使用哪个GPU，可以通过传递一个整数参数来指定使用哪个GPU，例如：model.cuda()表示使用第一个GPU，model.cuda(1)表示使用第二个GPU，以此类推。如果不传递参数，则默认使用第一个可用的GPU。