我如何检查我的模型是否已经完全转移到了GPU？

在PyTorch中，你可以通过以下几种方式来检查模型是否已经被成功地移动到了GPU：

1. **打印模型状态**：可以打印模型 `.device` 属性，它会显示模型当前所在的设备。例如：

   print(net.device)

如果输出为 `torch.device('cuda')` 或 `torch.device('cuda:X')`（其中X是你GPU的编号），则说明模型在GPU上。

2. **查看张量属性**：模型中的参数通常是张量。可以访问模型的参数并查看它们的 `.device`，确认它们都是在GPU上：

   for param in net.parameters():
       print(param.device)

3. **手动转移数据**：可以在执行 `.cuda()` 后，尝试运行一个计算密集型的操作，如前向传播，看是否能利用GPU资源。如果程序正常运行且速度加快，则说明模型已转移到GPU。

4. **使用isinstance()**：如果你有一个具体的模块（比如nn.Module）实例，也可以用 `isinstance(model, torch.nn.Module)`，然后检查模块实例是否实现了 `.to(device)` 方法（如 `.to(torch.device('cuda'))`），进一步确认是否转移到GPU。

记得在检查之前先确保模型已经执行过 `.cuda()` 操作。