如何将 Torch Tensor 从 CPU 移动到 GPU，反之亦然？
在CPU上定义的火炬张量可以移动到GPU，反之亦然。对于高维张量计算，GPU利用并行计算的能力来减少计算时间。
像图像这样的高维张量是高度计算密集型的，如果在CPU上运行会花费太多时间。因此，我们需要将此类张量移至GPU。
语法
要将Torch张量从CPU移动到GPU，使用以下语法/es-
Tensor.to("cuda:0")
or
Tensor.to(cuda)和，
Tensor.cuda()
要将火炬张量从GPU移动到CPU，使用以下语法-
Tensor.to("cpu")和，
Tensor.cpu()
让我们举几个例子来演示张量如何从CPU移动到GPU，反之亦然。
注意-我为每个程序提供了两个不同的输出。一个输出用于仅具有CPU的系统，另一个输出用于具有GPU和CPU的系统。
示例1
# Python program to move a tensor from CPU to GPU
# import torch library
import torch
# create a tensor
x = torch.tensor([1.0,2.0,3.0,4.0])
print("Tensor:", x)
# check tensor device (cpu/cuda)
print("张量装置：", x.device)
# Move tensor from CPU to GPU
# check CUDA GPU is available or not
print("CUDA图形处理器：", torch.cuda.is_available())
if torch.cuda.is_available():
x = x.to("cuda:0")
# or x=x.to("cuda")
print(x)
# now check the tensor device
print("张量装置：", x.device)输出1-当GPU不可用时
Tensor: tensor([1., 2., 3., 4.]) 张量装置： cpu CUDA图形处理器： False tensor([1., 2., 3., 4.]) 张量装置： cpu
输出2-当GPU可用时
Tensor: tensor([1., 2., 3., 4.]) 张量装置： cpu CUDA图形处理器： True tensor([1., 2., 3., 4.], device='cuda:0') 张量装置： cuda:0
示例2
# Python program to move a tensor from CPU to GPU
# import torch library
import torch
# create a tensor on CPU
x = torch.tensor([1.0,2.0,3.0,4.0])
print("Tensor:", x)
print("张量装置：", x.device)
# Move tensor from CPU to GPU
if torch.cuda.is_available():
x = x.cuda()
print(x)
# now check the tensor device
print("张量装置：", x.device)输出1-如果GPU不可用
Tensor: tensor([1., 2., 3., 4.]) 张量装置： cpu tensor([1., 2., 3., 4.]) 张量装置： cpu
输出2-如果GPU可用
Tensor: tensor([1., 2., 3., 4.]) 张量装置： cpu tensor([1., 2., 3., 4.], device='cuda:0') 张量装置： cuda:0
示例3
# Python program to move a tensor from GPU to CPU
# import torch library
import torch
# create a tensor on GPU
if torch.cuda.is_available():
x = torch.tensor([1.0,2.0,3.0,4.0], device = "cuda")
print("Tensor:", x)
print("张量装置：", x.device)
# Move tensor from GPU to CPU
x = x.to("cpu")
# x = x.cpu()
print(x)
# Now check the tensor device
print("张量装置：", x.device)输出1-如果GPU不可用
Tensor: tensor([1., 2., 3., 4.]) 张量装置： cpu tensor([1., 2., 3., 4.]) 张量装置： cpu
输出2-如果GPU可用
Tensor: tensor([1., 2., 3., 4.], device='cuda:0') 张量装置： cuda:0 tensor([1., 2., 3., 4.]) 张量装置： cpu