在解释一下上面的代码

在PyCharm中，要利用远程服务器的GPU资源来编写和运行深度学习代码，首先要完成配置。这包括设置服务器连接并确保您的项目配置文件（如`.pyproject.toml`或`.idea/workspace.xml`)指定了要在远程服务器上运行。当代码包含如TensorFlow或PyTorch这样的GPU支持库时，PyCharm会在编译时检测到这一点。

例如，如果您的代码片段如下[^1]:

# 假设我们正在使用PyTorch
import torch

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

# 现在模型已经在GPU上，你可以加载数据并开始训练
data_loader = ...  # 加载数据集
for inputs, targets in data_loader:
    inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device)
    ...

在步骤3中，您会点击"Run"按钮或者选择相应的运行配置，在PyCharm的远程调试模式下启动代码。这样，计算密集的部分就会在服务器的GPU上执行，提高了训练速度。