来源：https://blog.csdn.net/u013548568/article/details/84350638
cuda上tensor的定义
a = torch.ones(1000,1000,3).cuda()
某一gpu上定义
cuda1 = torch.device(‘cuda:1‘)#使用该语句可以选择要使用的gpu
b = torch.randn((1000,1000,1000),device=cuda1)
删除某一变量
del a
在cpu定义tensor然后转到gpu
torch.zeros().cuda()
直接在gpu上定义，这样就减少了cpu的损耗
torch.cuda.FloatTensor(batch_size, self.hidden_dim, self.height, self.width).fill_(0)
[转载]pytorch cuda上tensor的定义 以及 减少cpu操作的方法
原文：https://www.cnblogs.com/jiading/p/12191353.html