确认GPU状态：首先确定你的系统是否有可用的GPU，可以使用paddle.is_compiled_with_cuda()来检查。

`paddle.is_compiled_with_cuda()`是一个函数，它用于检测当前安装的PaddlePaddle是否包含对CUDA（Compute Unified Device Architecture）的支持，即是否支持GPU加速。如果返回`True`，则表示你的系统已经安装了并且PaddlePaddle能够利用GPU进行计算；反之，如果返回`False`，那说明系统没有安装CUDA或者PaddlePaddle没有针对GPU进行编译，你将在GPU相关的操作上遇到限制，如上面示例所示，所有的GPU Tensor都被初始化为全零。

要使用此功能，你需要先导入PaddlePaddle模块，然后直接调用这个函数。例如：

import paddle
has_cuda = paddle.is_compiled_with_cuda()
if has_cuda:
    print("Your system has CUDA support.")
else:
    print("CUDA is not available on this system.")

检查后，根据`has_cuda`的值，你可以相应地选择在CPU或GPU设备上运行代码，或者处理可能的兼容性问题。

相关问题

检查下面的paddle代码是否正确：device = paddle.set_device('gpu' if paddle.is_compiled_with_cuda() else 'cpu')

这段代码的作用是设置PaddlePaddle使用的设备类型，如果PaddlePaddle是使用CUDA编译的，则使用GPU，否则使用CPU。

这段代码是正确的，但建议增加一些异常处理来避免在设备类型设置失败时程序出现错误。例如：

import paddle

try:
    device = paddle.set_device('gpu' if paddle.is_compiled_with_cuda() else 'cpu')
except Exception as e:
    print('Failed to set device type:', e)
    device = paddle.set_device('cpu')

这样即使在设置设备类型时出现异常，也能够保证程序能够正常运行。

paddle查看是否可用gpu

在PaddlePaddle（飞桨）这个深度学习框架中，你可以通过Python环境中的命令行工具或者编程脚本来检查GPU的可用情况。以下是几种常见的方法：

1. **命令行检查**：
打开终端，运行以下命令：

   python -c "import paddle; print(paddle.is_compiled_with_cuda())"

如果有GPU支持，会返回`True`，否则返回`False`。

2. **Python代码检查**：
在你的Python代码中添加如下片段：

   import paddle
   if paddle.is_compiled_with_cuda():
       print("Paddle is built with GPU support.")
   else:
       print("Paddle is not compiled with GPU support.")

3. **Paddle安装时检查**：
当你安装PaddlePaddle时，如果安装选项选择了GPU，安装过程会自动检测硬件并配置。安装完成后，同样可以使用上述方法验证。