为什么我在用torch.cuda.set_device(device)指定设备后还是在用cpu训练？如何不用.to(device)而默认所有都用gpu？

使用`torch.cuda.set_device(device)`方法可以设置在使用GPU设备时使用的默认设备。但是，这并不会自动将模型和数据移动到指定的设备上。要将模型和数据移动到GPU设备上，需要使用`.to(device)`方法将它们显式地移动到所需的设备上。

如果你想默认所有的模型和数据都在GPU上，你可以在代码中添加以下语句：

import torch

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

torch.backends.cudnn.benchmark = True

# 将所有模型和数据移动到GPU上
model.to(device)
data = data.to(device)

在这个例子中，首先使用`torch.device`创建一个设备对象，并使用`torch.cuda.set_device(device)`将默认设备设置为该设备。然后，可以使用`torch.backends.cudnn.benchmark = True`来启用cuDNN自动寻找最适合当前硬件的卷积实现，从而提高训练速度。最后，将所有模型和数据移动到GPU上，以便在GPU上进行训练。

但是，强烈建议在对大型数据集进行训练时，使用`.to(device)`方法将模型和数据显式地移动到GPU上，以确保它们确实在GPU上运行，从而获得最佳性能和效率。