嘿，你遇到的这个问题我之前也碰到过，确实有可能是安装了CPU版PyTorch，但还有几个其他常见原因，咱们一步步来排查：

• 先确认PyTorch是否是GPU版本
  先跑两行代码看看：

  import torch
  print(torch.version.cuda)
  print(torch.cuda.is_available())
  

  如果torch.version.cuda输出None，那基本就是装了纯CPU版的PyTorch。这种情况下，你可以在Kernel开头重新安装适配Kaggle GPU环境的版本，比如现在Kaggle大多用CUDA 11.8，就执行：

  !pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
  

  安装完记得重启会话，再测试torch.cuda.is_available()。

• 已结束竞赛的Kernel环境可能被锁定
  有些已结束的竞赛，官方会固定Kernel的默认环境，哪怕你勾选了GPU，默认的PyTorch还是CPU版。这时候你需要手动替换环境：

  1. 先卸载现有PyTorch：

     !pip uninstall -y torch torchvision torchaudio
     

  2. 再重新安装GPU版的PyTorch（用上面的CUDA 11.8安装命令），然后重启会话试试。

• 检查GPU资源是否真的分配成功
  有时候勾选了GPU，但Kaggle的GPU资源可能暂时紧张，导致没分配到。你可以跑!nvidia-smi看看有没有GPU硬件信息输出：

  • 如果输出是空的或者报错，说明没拿到GPU资源，多重启几次会话，或者换个时间段试试。
  • 如果能看到GPU信息，那问题还是出在PyTorch版本上。

• 最后检查代码里的设备设置
  偶尔会不小心在代码里硬编码用CPU，比如写了device = torch.device("cpu")，记得改成动态判断：

  device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
  

按这个流程排查下来，基本能解决问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DACUS