将Pytorch模型从CPU转换成GPU的实现方法
最近将Pytorch程序迁移到GPU上去的一些工作和思考
环境：Ubuntu 16.04.3
Python版本：3.5.2
Pytorch版本：0.4.0
0. 序言
大家知道，在深度学习中使用GPU来对模型进行训练是可以通过并行化其计算来提高运行效率，这里就不多谈了。
最近申请到了实验室的服务器来跑程序，成功将我简陋的程序改成了“高大上”GPU版本。
看到网上总体来说少了很多介绍，这里决定将我的一些思考和工作记录下来。
1. 如何进行迁移
由于我使用的是Pytorch写的模型，网上给出了一个非常简单的转换方式: 对模型和相应的数据进行.cuda()处理。通过这种方式，我们就可以将内存中的数据
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