本文解析了在深度学习中如何正确地将模型和输入数据从CPU转移到GPU上运行，以提升运算效率。通过调用model.cuda()使模型在GPU上运行，并使用inputs=Variable(inputs.cuda())将输入数据转移至GPU，从而实现GPU加速。
#问题
在跑深度学习代码时，本来应该是在GPU上跑，但是实际是在CPU上跑，google了一下，发现模型和输入以下述格式调用GPU：
model.cuda()
这个是model调用GPU
inputs = Variable(inputs.cuda())
这个是输入调用GPU。
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