Torch，如何检查变量是否为CUDA？

在Torch中，可以使用torch.cuda.is_available()函数来检查变量是否为CUDA。该函数返回一个布尔值，如果CUDA可用，则返回True，否则返回False。

以下是一个示例代码：

import torch

# 创建一个Tensor
x = torch.tensor([1, 2, 3])

# 检查变量是否为CUDA
if torch.cuda.is_available():
    x = x.cuda()
    print("变量x是CUDA Tensor")
else:
    print("变量x不是CUDA Tensor")

在上述代码中，首先使用torch.tensor()函数创建了一个Tensor变量x。然后，通过调用torch.cuda.is_available()函数来检查CUDA是否可用。如果CUDA可用，将变量x转换为CUDA Tensor，并打印出"变量x是CUDA Tensor"；否则，打印出"变量x不是CUDA Tensor"。

需要注意的是，如果CUDA不可用，尝试将变量转换为CUDA Tensor会引发一个运行时错误。因此，在使用CUDA相关功能之前，最好先检查CUDA是否可用。