其他：windows使用nvidia-smi查看gpu信息
为什么将数据转移至GPU的方法叫做.cuda而不是.gpu，就像将数据转移至CPU调用的方法是.cpu？这是因为GPU的编程接口采用CUDA，而目前并不是所有的GPU都支持CUDA，只有部分Nvidia的GPU才支持。PyTorch未来可能会支持AMD的GPU，而AMD GPU的编程接口采用OpenCL，因此PyTorch还预留着.cl方法，用于以后支持AMD等的GPU。
torch.cuda.is_available()
cuda是否可用；
torch.cuda.device_count()
返回gpu数量；
torch.cuda.get_device_name(0)
返回gpu名字，设备索引默认从0开始；
torch.cuda.current_device()
返回当前设备索引；
params.device = torch.device(\'cpu\')
params.n_gpu = torch.cuda.device_count()
params.multi_gpu = args.multi_gpu
更多信息：https://pytorch.org/docs/stable/cuda.html
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作者：lsh呵呵
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/nima1994/article/details/83001910
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