遇到GPU无法调用问题。首先，使用nvidia-smi命令检查GPU的使用情况：

*以上红色框标记的分别为显存占用和GPU使用率。

如果程序开始运行：

①显存无占用，那么可能是安装的框架为非GPU版本。

检查方法如下：

# 如果你在使用PyTorch
# 如果版本号中带cu字样，说明是cuda版本，否则是cpu版本
# 此外：使用Torch官方的conda安装命令在国内安装的一般为非cuda版本，而是cpu版本（有bug），因此推荐用pip安装，并且如果使用torch官方pip命令，去掉-f参数，这样可以走国内的pip源，速度更快
import torch
print(torch.__version__)  

# 如果你在使用TensorFlow
import tensorflow as tf
sys_details = tf.sysconfig.get_build_info()
sys_details["cuda_version"]

②显存有占用，GPU占用率不为0，但是波动较大，此时正常使用了GPU，可以优化程序使GPU利用率更高。

③显存有占用，但是GPU占用率一直为0。这种case可以分两种，一种安培架构的GPU（30系列的卡、A40、A100、A5000等）需要使用CUDA11.X。

另一种case为代码未使用GPU，只不过import框架和构建网络时，框架会分配显存，因此看到的情况就是显存有占用，但是未使用GPU。

这种情况可以通过其他代码进行验证：

# 在终端执行以下命令，然后观察GPU的使用情况（注意该代码是Torch代码）
# 如果GPU使用率不为0，则证明你的代码可能未调用GPU进行计算，请检查调试代码。
# 如果以下代码执行异常，请联系客服协助处理。
wget http://autodl-public.ks3-cn-beijing.ksyun.com/debug/dp_res18.py
python dp_res18.py