在PyTorch中，要使用GPU加速计算，需要确保已经安装了NVIDIA CUDA工具包，并且正确配置了环境变量。以下是使用PyTorch调用GPU的步骤：
安装NVIDIA CUDA工具包：请访问NVIDIA官方网站下载并安装适合您系统的CUDA工具包。
安装cuDNN库：请访问NVIDIA官方网站下载并安装适合您系统的cuDNN库。
安装PyTorch：您可以使用pip命令安装PyTorch，并指定使用CUDA版本。例如，要安装支持CUDA 10.2的PyTorch版本，可以使用以下命令：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu102
请注意，您需要根据自己的CUDA版本和操作系统选择合适的PyTorch安装命令。
将模型和数据移动到GPU：在代码中，可以使用to()方法将模型和数据移动到GPU上。例如，如果要将名为model的模型移动到GPU上，可以使用以下代码：
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
同样，如果要将名为data的数据移动到GPU上，可以使用以下代码：
data = data.to(device)
在GPU上执行计算：在将模型和数据移动到GPU之后，可以在GPU上执行计算。PyTorch会自动处理GPU上的计算，无需编写额外的代码。
希望这些信息对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。
