在pytorch中，如何将第二个gpu设置为juptyer笔记本中的默认gpu？

在PyTorch中，可以通过以下步骤将第二个GPU设置为Jupyter笔记本中的默认GPU：

1. 首先，确保你的机器上有两个或更多个GPU可用，并且已经安装了PyTorch和Jupyter Notebook。
2. 打开Jupyter Notebook，并创建一个新的Python笔记本。
3. 在笔记本的第一个代码单元格中，导入必要的库和模块：

import os
import torch

1. 使用以下代码将第二个GPU设置为默认GPU：

os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"

这里，CUDA_DEVICE_ORDER环境变量用于指定GPU设备的顺序，PCI_BUS_ID表示按照PCI总线ID的顺序进行排序。CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量用于指定可见的GPU设备索引，这里设置为1表示只使用第二个GPU。

1. 在接下来的代码中，使用PyTorch进行GPU加速的操作，例如定义模型、加载数据等。

注意：如果你的机器上有更多的GPU设备，你可以根据需要设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量的值，以选择要使用的GPU设备。

这样，你就成功将第二个GPU设置为Jupyter笔记本中的默认GPU了。在后续的代码中，PyTorch将使用该GPU进行计算和训练。