gpu版本pytorch怎么运行

如果你已经安装了GPU版本的PyTorch，你需要确保你的电脑上已经安装了CUDA和cuDNN。这些是GPU加速所必需的库。

如果你已经安装了CUDA和cuDNN，那么你可以像运行CPU版本的PyTorch一样运行GPU版本的PyTorch。唯一的区别是你需要将模型和数据放在GPU上，这样才能利用GPU的加速功能。

以下是一个简单的例子，展示了如何将模型和数据放在GPU上：

import torch

# 检查是否支持GPU
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 将模型放在GPU上
model.to(device)

# 将数据放在GPU上
data = data.to(device)

# 运行模型
output = model(data)

在这个例子中，我们首先检查是否支持GPU，并将模型和数据放在GPU上。然后，我们运行模型并得到输出。