device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")这段代码一般写在读取数据之前，torch.device代表将torch.Tensor分配到的设备的对象。torch.device包含一个设备类型（‘cpu’或‘cuda’）和可选的设备序号。如果设备序号不存在，则为当前设备。如：torch.Tensor用设备构建‘cuda’的结果等同于‘cuda：X’，其中X是torch.cuda.current_device()的结果。
mytensor = my_tensor.to(device)
这行代码的意思是将所有最开始读取数据时的tensor变量copy一份到device所指定的GPU上去，之后的运算都在GPU上进行。
这句话需要写的次数等于需要保存GPU上的tensor变量的个数；一般情况下这些tensor变量都是最开始读数据时的tensor变量，后面衍生的变量自然也都在GPU上