如何让gpu跑代码

首先，确保你的电脑装有适当的GPU驱动程序和CUDA（如果你使用的是Nvidia GPU），以及安装好了相应的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）。然后，你需要将代码中的计算操作转移到GPU上，可以通过在代码中使用`.cuda()`或`.to('cuda')`方法来实现。最后，在训练模型时，你需要将数据转移到GPU上，可以使用`.to('cuda')`方法将数据移到GPU上。

下面是一个使用PyTorch在GPU上训练模型的示例代码：

import torch

# 检测是否有可用的GPU
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 定义模型并将其移动到GPU上
model = MyModel().to(device)

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 定义损失函数
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

# 加载数据并将其移动到GPU上
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size=32, shuffle=False)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = data.to(device), target.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        if batch_idx % 100 == 0:
            print('Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
                epoch+1, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
                100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))

在上面的代码中，`device`变量检测是否有可用的GPU，然后将模型、数据和优化器移动到GPU上。在训练循环中，每个批次的数据都会被移动到GPU上进行计算。