model在CPU上能正常运行在GPU上却卡住

1、torch.sigmoid
2、lstm的hidden_size先改成很小的，后来又增上去；
3、最最根本的原因是：cpu和cuda之间的数据传输太多，导致很慢很慢！！！

true=label.cuda()
pred=torch.sigmoid(pred).cuda()
loss = criterion(pred.float(), true.float())

改成

true = label
pred = torch.sigmoid(pred).cpu()
loss = criterion(pred.float(), true.float())

即转移到cpu上来计算loss后，速度变快。

我这个程序很奇怪，一模一样的数据和代码，几天前跑得很正常，啥都没改，莫名其妙就跑不动了，经过调试发现总是卡住算loss的这一句话，而显卡与前几天唯一的不同是前几天是空的而现在有别人在跑代码，所以可能是显卡内存不够我的程序跑了；