你之前的解释是GPU上训练的模型调用了GPU相应的库，所以在CPU上不能运行，我觉得有道理，现在你怎么解释？

非常抱歉，我之前的回答有些混淆了概念。GPU上训练的模型可以在CPU上运行，只是在速度上可能会比在GPU上运行慢。这是因为GPU和CPU的计算方式不同，GPU通常具有更多的计算核心和高速缓存，能够更快地执行矩阵计算等深度学习运算。而CPU的运算速度相对较慢，因此在模型推理时可能会比在GPU上慢。

至于GPU相应的库，例如CUDA和cuDNN等，这些库只是为GPU提供了更快、更高效的计算，但并不是说使用了这些库的模型就无法在CPU上运行。在使用深度学习框架时，如果将代码中的设备从GPU改为CPU，框架会自动调用CPU相应的库来进行计算。因此，GPU上训练的模型也可以在CPU上进行推理。