动手学习深度学习（9）使用和购买GPU

首先查看设备时候具有GPU，在控制台输入

nvidia-smi

如果显示显卡信息说明具有GPU。

import torch
from torch import nn

# 查询可用gpu数量
print(torch.cuda.device_count())
# 访问cpu，gpu，某个gpu
print(torch.device('cpu'), torch.device('cuda'), torch.device('cuda:1'))
# 这两个函数允许我们在请求的GPU不存在的情况下运行代码
def try_gpu(i=0):  #@save
    """如果存在，则返回gpu(i)，否则返回cpu()"""
    if torch.cuda.device_count() >= i + 1:
        return torch.device(f'cuda:{i}')
    return torch.device('cpu')

def try_all_gpus():  #@save
    """返回所有可用的GPU，如果没有GPU，则返回[cpu(),]"""
    devices = [torch.device(f'cuda:{i}')
             for i in range(torch.cuda.device_count())]
    return devices if devices else [torch.device('cpu')]

print(try_gpu(), try_gpu(10), try_all_gpus())