如何指定代码在GPU上运行
常见问答
我怎样确认代码是否成功在GPU上运行？
在编写并运行代码时，有哪些方法可以验证它确实利用了GPU进行计算？
验证代码在GPU上运行的方法
您可以通过查看程序输出的设备信息、利用监控工具（如nvidia-smi）实时观察GPU利用率，或者在代码中打印使用的设备名称来确认代码是否在GPU上运行。此外，计算速度的明显提升也能表明GPU被正确使用。
如何设置深度学习框架以优先使用GPU？
我使用TensorFlow或PyTorch时，该如何配置代码来确保模型训练使用GPU而非CPU？
有哪些常见错误会导致代码无法在GPU上运行？
为什么我明明有合适的GPU，代码却默认在CPU执行，有哪些常见的配置或编程错误？
导致代码未使用GPU的常见问题
常见原因包括没有安装相应的GPU驱动和CUDA工具包、使用了CPU版本的深度学习框架、未在代码中明确指定设备、或者代码中存在不兼容GPU的操作。检查环境配置及代码中设备的声明十分重要。