PyTorch 中的数据与模型迁移：理解 .to(device) 的使用¶
在使用 PyTorch 框架进行深度学习模型训练时，我们经常需要将模型从 CPU 迁移到 GPU 上以加速计算。PyTorch 提供了一个简洁的 API model.to(device) 来实现这一过程。但是，在使用这个 API 时，我们可能会遇到两种不同的写法：model.to(device) 和 model = model.to(device)。那么，这两种写法有什么区别呢？
张量（Tensors）的.to(device)与XX = XX.to(device)的区别¶
当处理 PyTorch 张量时，使用 to(device) 方法可以将张量移动到指定的设备（如 GPU）。这个方法会返回张量在新设备上的副本，而原始张量不会改变位置。这意味着，如果我们不将返回值赋值给一个新的变量或者覆盖原始变量，那么原始张量仍然保留在原来的设备上。例如：
Python
# 假设张量 a 在 CPU 上
device = torch.device("cuda:0")
b = a.to(device)
# a 仍然在 CPU 上，b 是 a 在 GPU 上的副本
这里，a 保持不变，仍然在 CPU 上，而b是a在 GPU 上的副本。如果我们想要更新a到 GPU 上，我们必须显式地赋值：
模型（Models）的.to(device)与XX = XX.to(device)的区别¶
对于模型对象，to(device) 方法会将模型及其所有参数移动到指定的设备上。与张量不同，当我们对模型使用 to(device) 方法时，模型对象会就地（in-place）更新，即使我们没有将返回值赋给一个新变量或者覆盖原始变量。因此，写法 model.to(device) 和 model = model.to(device) 在语义上没有区别。例如：
Python
# 假设模型 model 在 CPU 上
device = torch.device("cuda:0")
model.to(device)
# 或者
model = model.to(device)
# model 现在在 GPU 上
在这两种情况下，model 都会被移动到 GPU 上。
总结¶
综上所述，对于张量，我们必须保存.to(device)的返回值，因为它返回的是张量在新设备上的副本。而对于模型对象，to(device)的使用会直接更新模型对象本身，因此保存返回值与否并不影响结果。