117笔记问答要在Torch中使用GPU加速训练，首先需要确保你的系统支持CUDA，并且安装了相应的CUDA驱动和CUDA工具包。然后，你可以按照以下步骤在Torch中使用GPU加速训练：
- 导入Torch和Cutorch模块：
require 'torch' require 'cutorch'
- 设置默认的Tensor类型为CUDA Tensor：
torch.setdefaulttensortype('torch.CudaTensor')
- 将数据加载到GPU中：
data = data:cuda()
- 将模型加载到GPU中：
model = model:cuda()
- 在训练过程中使用GPU：
for i=1,num_epochs do
local inputs, targets = next_batch()
inputs = inputs:cuda()
targets = targets:cuda()
local outputs = model:forward(inputs)
local loss = criterion:forward(outputs, targets)
model:zeroGradParameters()
local gradOutputs = criterion:backward(outputs, targets)
model:backward(inputs, gradOutputs)
model:updateParameters(learning_rate)
end
通过以上步骤，你就可以在Torch中使用GPU加速训练了。记得在使用GPU时要注意内存的管理，避免出现内存溢出的情况。