在进行深度学习模型训练时，GPU加速已经成为了不可或缺的一部分。而CUDA就是一种GPU加速库，是NVIDIA 公司推出的一种并行计算工具。在使用pytorch进行深度学习模型训练时，也需要开启CUDA。

本文将介绍如何在Python的pytorch库中开启CUDA加速，并提供相关的代码示例。

1. 检查GPU是否可用

在开始使用CUDA加速前，需要先检查计算机是否具有可用的GPU。可以在控制台中执行以下代码：

nvidia-smi

如果GPU可用，将会输出GPU的一些信息。否则，需要使用一张支持CUDA的NVIDIA GPU。

2. 安装CUDA

在可以使用GPU的计算机上，需要安装支持CUDA的NVIDIA驱动程序和CUDA工具包。可以在NVIDIA官网上下载并安装。

安装完成后可以执行以下命令来检查CUDA是否已经正确安装：

nvcc -V

如果CUDA已经正确安装，则会输出CUDA的版本信息。

3. 开启CUDA加速

在pytorch中开启CUDA加速很简单，只需要将计算图和张量放到GPU中即可。可以参考以下代码：

import torch

# 检查GPU是否可用
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 定义模型
model = ...

# 将模型和数据放到GPU中
model.to(device)
data.to(device)

# 执行模型训练
for i in range(num_epochs):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(data)
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

代码中，首先检查是否有可用的GPU，如果有就将计算设备设置为GPU设备。然后将模型和数据都放到GPU中，最后执行模型训练。这样就可以利用GPU进行加速了。

需要注意的是，将数据放到GPU中时，需要使用data.to(device)而不是data.cuda()。因为data.cuda()方法只在CUDA可用时才返回一个新的张量，而data.to(device)方法则更加通用，可以用于其他类型的计算设备。同时也需要注意Pytorch升级到了新版本之后使用