.to(device)

`.to(device)` 是 PyTorch 中用来将数据或模型移动到指定设备的方法，其中 `device` 可以是 CPU 或 GPU。如果使用 GPU 进行计算，则需要将数据和模型转移到 GPU 上，以便能够利用 GPU 的并行计算能力加快模型的训练和推理速度。

例如，如果要将张量 `tensor` 移动到 GPU 上进行计算，可以使用以下代码：

import torch

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

这里先判断是否有可用的 GPU，如果有则将 `device` 设置为 `'cuda'`，否则设置为 `'cpu'`。然后使用 `.to(device)` 将 `tensor` 移动到指定设备上。类似地，可以将模型移动到指定设备上：

import torch.nn as nn

model = nn.Linear(10, 1)
model = model.to(device)

这里将一个简单的线性模型移动到指定设备上。

相关问题

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) image = image.to(device)为什么报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误可能是因为你的PyTorch版本没有安装CUDA。如果你想在GPU上运行你的模型，你需要安装支持CUDA的PyTorch版本并且确保你的显卡支持CUDA。你可以尝试升级你的PyTorch版本或者重新安装一个支持CUDA的PyTorch版本。如果你不想使用GPU，你可以将第一行代码改为device = torch.device("cpu")。

data, target = data.to(device), target.to(device)这个报错怎么改

这个错误提示是因为你的数据和目标变量没有被移动到GPU上，你需要将它们移动到GPU上才能在GPU上进行计算。你可以使用以下代码将数据和目标变量移动到GPU上：

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
data, target = data.to(device), target.to(device)

这段代码的作用是首先检查是否有可用的GPU设备，如果有则将数据和目标变量移动到GPU上，否则将它们移动到CPU上。