加什么能确保在GPU上运行

要确保在 GPU 上运行，需要在代码中添加一些语句，以确保 PyTorch 使用 GPU 而不是 CPU 进行计算。具体来说，需要使用 `torch.cuda.is_available()` 函数判断当前是否有可用的 GPU，如果有，则需要使用 `tensor.cuda()` 将需要计算的张量转移到 GPU 上进行计算。同时，需要使用 `model.cuda()` 将整个模型移动到 GPU 上进行计算。最后，在计算完成后可以使用 `tensor.cpu()` 将计算结果转移到 CPU 上进行后续处理。需要注意的是，在 GPU 上进行计算可能会比在 CPU 上进行计算更快，但也需要考虑到 GPU 内存的限制。