要确定哪个GPU对应哪个编号，你可以使用PyTorch的torch.cuda模块来获取系统中的GPU信息，并查看每个GPU的编号。以下是一些常用的方法来获取GPU信息和编号：

1. 使用torch.cuda.device_count()获取GPU数量：

   import torch
   num_gpus = torch.cuda.device_count()
   print(f"Number of GPUs available: {num_gpus}")
   

2. 使用torch.cuda.get_device_name()获取每个GPU的名称：

   import torch
   for i in range(torch.cuda.device_count()):
       print(f"GPU {i}: {torch.cuda.get_device_name(i)}")
   

3. 使用torch.cuda.is_available()检查CUDA是否可用：

   import torch
   print(f"CUDA is available: {torch.cuda.is_available()}")
   

4. 使用torch.cuda.current_device()获取当前选择的GPU编号：

   import torch
   current_gpu = torch.cuda.current_device()
   print(f"Current GPU device: {current_gpu}")
   

5. 使用torch.cuda.set_device()设置当前使用的GPU编号：

   import torch
   torch.cuda.set_device(1)  # 设置编号为1的GPU为当前设备
   

这些方法可以帮助你了解系统中的GPU情况，包括它们的编号、名称以及是否可用。通常，编号为0的GPU是默认的CUDA设备，但你可以根据需要更改这个设置。
请注意，如果你的系统中有多个GPU，它们可能会因为硬件配置、驱动程序或其他因素而有所不同。在多GPU系统中，确保正确地选择和配置GPU是非常重要的，以便有效地利用计算资源。