怎么看自己的模型是不是在GPU上

可以通过以下步骤检查自己的模型是否在GPU上运行：

1. 查看模型的运行设备：在代码中使用`.to()`方法将模型转移到GPU上，例如`model.to('cuda:0')`或`model.cuda()`。在使用模型前，可以通过`model.device`属性查看模型当前的设备。

2. 监视GPU的使用情况：在代码中插入`torch.cuda.max_memory_allocated()`和`torch.cuda.memory_allocated()`语句，以查看模型的内存使用情况和GPU上已分配的最大内存。

3. 监测GPU的负载：使用`nvidia-smi`命令行工具或在代码中使用`torch.cuda.device_count()`和`torch.cuda.current_device()`语句，查看可用GPU数量、当前占用GPU的进程和使用GPU的设备号。

通过上述步骤，可以验证自己的模型是否在GPU上运行，以及GPU的使用情况和负载。