一、torch.cuda是什么
torch.cuda是PyTorch中与CUDA相关的代码，它充分利用了CUDA的并行计算能力，使得模型的训练和推理速度大幅提升。
PyTorch是基于Python的深度学习框架，它与TensorFlow和Caffe等框架一样，都可以使用GPU进行加速运算。使用PyTorch时，可以使用torch.cuda自由切换CPU和GPU来进行计算。 在使用GPU加速之前，需要使用cuda()将模型/数据/张量传送到GPU。而使用CPU加速的时候，则可以使用cpu()方法。
二、显卡对应torch cuda
在使用torch.cuda加速深度学习训练和推理时，需要确保显卡和对应的cuda版本能够匹配。因为不同的显卡和不同的操作系统需要不同的cuda版本。
可以通过以下代码验证所使用的显卡是否支持torch.cuda：
import torch
if torch.cuda.is_available():
print("cuda is available")
else:
print("cuda is not available")
如果上述代码的输出结果是“cuda is available”，就说明你的显卡支持torch.cuda。
三、torch.cuda返回false
如果使用torch.cuda.is_available()方法时返回的结果是False，可以有以下两种解决方法：
1. 安装CUDA
如果你的显卡支持CUDA，但是torch.cuda.is_available()方法返回的结果为False，则需要先安装对应版本的CUDA。安装CUDA的方法可以参考cuda官方网站。
2. 使用CPU进行计算
如果你无法安装CUDA或者不想使用GPU进行计算，也可以使用CPU进行计算，只需要将模型和数据传送到CPU上即可。在使用CPU加速的时候，可以使用cpu()方法。
四、torch.cuda查看容量
如果想要了解显卡的容量，可以使用以下代码：
import torch # 返回第一张显卡的总容量和剩余容量 print(torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory) print(torch.cuda.get_device_properties(0).free_memory)
上述代码输出的结果是第一张显卡的总容量和剩余容量。如果需要查看其他显卡的容量，可以将0替换成对应的显卡编号。
五、torch.cuda.is是什么
使用torch.Tensor.is_cuda方法可以判断张量是否在GPU上进行计算。
import torch # 将张量传送到GPU x=torch.tensor([1.,2.]).cuda() # 判断张量是否在GPU上进行计算 print(x.is_cuda)
上述代码输出的结果应该是True。如果想要在CPU上进行计算，则需要调用cpu()方法。
六、总结
torch.cuda是PyTorch中与CUDA相关的代码，它可以充分利用GPU的并行计算能力。在使用GPU加速之前，需要使用cuda()将模型/数据/张量传送到GPU。在使用PyTorch加速时，要注意显卡和对应的cuda版本是否匹配，可以使用torch.cuda.is_available()方法进行判断。如果要在CPU上进行计算，则需要调用cpu()方法。通过torch.cuda.get_device_properties()方法，可以了解显卡的总容量和剩余容量。使用torch.Tensor.is_cuda方法可以判断张量是否在GPU上进行计算。
