如果PyTorch無法調用GPU，可以嘗試以下解決方法：
確保已安裝正確版本的NVIDIA驅動程序，并且CUDA和cuDNN也已正確安裝。
檢查PyTorch版本是否與CUDA版本匹配。不同版本之間可能存在兼容性問題。
使用torch.cuda.is_available()函數檢查GPU是否可用。如果返回False，則可能是由于驅動程序或CUDA版本不匹配。
在PyTorch中使用torch.cuda.set_device()函數指定要使用的GPU設備。例如，torch.cuda.set_device(0)將選擇第一個GPU設備。
確保在創建張量時使用.to('cuda')方法將張量移動到GPU上運行。例如，x = torch.tensor([1, 2, 3]).to('cuda')。
檢查系統環境變量中是否正確設置了CUDA_HOME和LD_LIBRARY_PATH。
如果上述方法都無法解決問題，建議查看PyTorch官方文檔或在PyTorch社區尋求幫助。
