在没有GPU的情况下，你可以通过以下方法进行编程：
使用CPU作为计算设备
对于PyTorch，你可以通过设置`device`参数来强制使用CPU。只需将`device`设置为`"cuda:0"`（如果CUDA可用）或`"cpu"`即可。例如：
```python
import torch
device = torch.device（"cuda:0" if torch.cuda.is_available（） else "cpu"）
```
对于TensorFlow，你可以在导入TensorFlow之前设置环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`为`-1`，这将禁用所有GPU，强制使用CPU。例如：
```python
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'
import tensorflow as tf
```
优化代码以适应CPU
在编写代码时，尽量使用CPU友好的操作和库。避免使用特定于GPU的函数和库，如CUDA核函数。
如果代码中包含GPU加速的部分，可以将其注释掉或替换为CPU版本的实现。
使用轻量级模型或算法
选择适合CPU计算的模型和算法，避免使用需要大量GPU内存和计算资源的复杂模型。
分布式计算
如果任务非常庞大，可以考虑使用分布式计算框架（如Apache Spark）将任务分散到多个CPU核心上执行。
使用云服务
如果本地没有GPU，可以考虑使用云服务提供商（如AWS、GCP、Azure）提供的GPU实例进行远程计算。
通过以上方法，即使没有GPU，你也可以顺利进行编程和计算任务。希望这些建议对你有所帮助!