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。