Чтобы получить память CUDA в PyTorch, вы можете использовать следующие методы:

1. Создание тензора. При создании тензора PyTorch вы можете явно указать устройство для выделения памяти CUDA. Например:

   import torch
   
   tensor = torch.tensor([1, 2, 3], device='cuda')

2. Перенос тензора. Вы можете перенести существующий тензор в память CUDA, используя метод .to(). Например:

   import torch
   
   tensor = torch.tensor([1, 2, 3])
   tensor = tensor.to('cuda')

3. Распределение модели. При создании модели PyTorch вы можете выделить ее параметры и буферы в памяти CUDA с помощью метода .cuda(). Например:

   import torch
   import torch.nn as nn
   
   model = nn.Linear(10, 5)
   model.cuda()

4. Загрузка данных. Если вы загружаете данные для обучения или вывода, вы можете напрямую перенести входные и целевые данные в память CUDA. Например:

   import torch
   
   input_data = torch.tensor([1, 2, 3], device='cuda')
   target_data = torch.tensor([4, 5, 6], device='cuda')

5. Менеджер контекста. Вы можете использовать диспетчер контекста, чтобы временно выделить память CUDA для блока кода. Это полезно, если вы хотите ограничить использование памяти. Например:

   import torch
   
   with torch.cuda.device('cuda'):
      # Code block where CUDA memory is available
      tensor = torch.tensor([1, 2, 3])
      tensor = tensor.cuda()