如何正确使用Pytorch中的to(device)方法？

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以下是对给定内容的简化

示例所示：device=torch.device(cuda:0 if torch.cuda.is_available() else cpu)model.to(device) # 这两行代码在读取数据前执行。

mytensor=my_tensor.to(device) # 这行代码的含义是将数据转移至与model相同的设备。

如下所示：

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device)

这两行代码放在读取数据之前。

mytensor = my_tensor.to(device)

这行代码的意思是将所有最开始读取数据时的tensor变量copy一份到device所指定的GPU上去，之后的运算都在GPU上进行。