如果PyTorch无法调用GPU，可以尝试以下解决方法：
确保已安装正确版本的NVIDIA驱动程序，并且CUDA和cuDNN也已正确安装。
检查PyTorch版本是否与CUDA版本匹配。不同版本之间可能存在兼容性问题。
使用torch.cuda.is_available()函数检查GPU是否可用。如果返回False，则可能是由于驱动程序或CUDA版本不匹配。
在PyTorch中使用torch.cuda.set_device()函数指定要使用的GPU设备。例如，torch.cuda.set_device(0)将选择第一个GPU设备。
确保在创建张量时使用.to('cuda')方法将张量移动到GPU上运行。例如，x = torch.tensor([1, 2, 3]).to('cuda')。
检查系统环境变量中是否正确设置了CUDA_HOME和LD_LIBRARY_PATH。
如果上述方法都无法解决问题，建议查看PyTorch官方文档或在PyTorch社区寻求帮助。
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import torch
import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个简单的数据集<...
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pip install matplotli...
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首先，确保...
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首先，确保已经...
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