在深度学习中怎么把损失函数和优化器，学习率调整器送到gpu当中，用代码实现

谢谢您的问题。关于您的问题，我可以给出以下回答：

在深度学习中，我们通常使用Python编程语言和深度学习框架来实现神经网络模型的训练。在代码实现中，需要将损失函数、优化器和学习率调整器送到GPU中进行计算，以提高模型训练的速度和效率。

以下是一些示例代码：

# 导入深度学习框架和相关库
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR

# 定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x

# 实例化神经网络模型
net = Net()

# 定义损失函数、优化器和学习率调整器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)

# 将模型和数据送到GPU中
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
net.to(device)
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

# 训练模型
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
scheduler.step()
print('Epoch %d loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(trainloader)))

以上是一个简单的示例，您可以根据自己的需求进行修改。希望我的回答对您有所帮助！