return self._apply(lambda t: t.cuda(device))

这段代码是 PyTorch 中将 Tensor 数据移动到 GPU 上进行计算的操作。具体来说，它会将当前的 Tensor 对象调用 `cuda()` 方法，将其移动到指定的 GPU 设备上。最后它返回的是一个新的 Tensor 对象，它的数据存储在指定的 GPU 设备上。

需要注意的是，如果你的机器上没有安装 GPU 或者没有可用的 GPU 设备，那么这段代码会抛出异常。你可以使用 `torch.cuda.is_available()` 方法来检查当前环境是否支持 GPU 计算。

相关问题

in <lambda> return self._apply(lambda t: t.cuda(device))

在Python中，lambda函数是一种匿名函数，它可以在一行代码中定义简单的函数。在给定的代码中，"<lambda>"表示lambda函数的名称，"self._apply(lambda t: t.cuda(device))"表示对self._apply函数应用lambda函数。

具体来说，这段代码的作用是将输入的参数t通过lambda函数进行处理，将其移动到指定的CUDA设备上。这里的lambda函数接受一个参数t，并调用t对象的cuda方法将其移动到指定的设备上。

return self._apply(lambda t: t.cuda(device)) RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.

这个错误通常是由于在使用GPU时，设备编号无效导致的。您可以尝试以下步骤来解决这个问题：

1. 确认您的CUDA驱动程序已经正确安装并配置。
2. 检查您的代码，确认您指定的设备编号是正确的。
3. 确认您的CUDA设备可用。您可以使用`torch.cuda.is_available()`函数来检查CUDA是否可用。
4. 尝试将TORCH_USE_CUDA_DSA环境变量设置为1，以启用设备端断言。
5. 如果上述方法都不能解决问题，可以尝试升级您的CUDA驱动程序或PyTorch版本。

另外，您还可以尝试使用`torch.cuda.set_device()`函数来设置要使用的CUDA设备，例如：

import torch

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda:0")
    torch.cuda.set_device(device)

希望这些方法能够帮助您解决问题。