如果本地GPU上的CNN准确率低，可能有以下几种解决方法：

1. 调整超参数：尝试调整CNN模型的超参数，例如学习率、批量大小、迭代次数等，以寻找更好的模型配置。

# 调整学习率
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 调整批量大小
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 调整迭代次数
for epoch in range(10):
    # 训练代码

2. 数据增强：采用数据增强技术来扩充训练数据集，以提高模型的泛化能力和准确率。例如使用图像旋转、平移、缩放等方式增加样本的多样性。

transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomRotation(10),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor()
])
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)

3. 模型优化：尝试使用更先进的CNN模型或改进的架构，如ResNet、DenseNet等，以提高模型的性能。

model = models.ResNet50(pretrained=True)

4. 正则化技术：使用正则化技术如L1、L2正则化、Dropout等来减少模型的过拟合，提高模型的泛化能力。

# 添加L2正则化
l2_lambda = 0.01
loss = criterion(outputs, labels)
l2_reg = torch.tensor(0.)
for param in model.parameters():
    l2_reg += torch.norm(param)
loss += l2_lambda * l2_reg

# 添加Dropout
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.dropout = nn.Dropout(0.2)
        # 网络定义代码

    def forward(self, x):
        # 网络前向传播代码
        x = self.dropout(x)
        # 网络后向传播代码

5. 模型集成：通过集成多个CNN模型的预测结果，如投票、平均等方式，可以提高模型的准确率。

# 定义多个CNN模型
model1 = Net()
model2 = Net()
model3 = Net()

# 对测试样本进行预测
outputs1 = model1(test_inputs)
outputs2 = model2(test_inputs)
outputs3 = model3(test_inputs)

# 模型集成
ensemble_outputs = (outputs1 + outputs2 + outputs3) / 3

6. 硬件优化：检查本地GPU的性能和配置，确保其能够满足训练模型的需求。如果GPU性能较低，可能需要考虑升级硬件或使用云端GPU资源进行训练。

这些方法可以帮助提高本地GPU上CNN模型的准确率，具体选择哪种方法需要根据具体情况进行调试和优化。