jupyter 如何改成使用gpu

要在 Jupyter 中使用 GPU，您需要安装和配置适当的软件和硬件。

以下是一些步骤：

1. 安装 GPU 驱动程序和 CUDA 工具包。

2. 安装深度学习框架，例如 TensorFlow 或 PyTorch。确保已安装 GPU 版本。

3. 在 Jupyter Notebook 中安装适当的内核，以便可以使用 GPU 运行代码。

4. 在 Jupyter Notebook 中，将代码中的计算设备设置为 GPU，以便代码可以在 GPU 上运行。

以下是一些示例代码，可以将其添加到 Jupyter Notebook 中以使用 GPU：

# 检查是否安装了 GPU 版本的 TensorFlow
import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())

# 将 TensorFlow 计算设备设置为 GPU
tf.debugging.set_log_device_placement(True)
with tf.device('/GPU:0'):
    # 使用 TensorFlow 运行代码
    pass

# 将 PyTorch 计算设备设置为 GPU
import torch
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print(device)

请注意，使用 GPU 可能需要更多的计算资源，因此您可能需要使用更高规格的硬件或云计算资源。