是的，如果在GPU上索引一个PyTorch张量 Xdata 的元素，那么返回的元素也会在 GPU 上。
当你从GPU上的张量中索引一个元素时，返回的元素是作为新的张量对象返回的。这个张量对象与原始张量共享数据，并且默认情况下位于相同的设备上。因此，在索引操作之后，返回的新张量也将在GPU上。
例如：
import torch # 假设 Xdata 在 GPU 上 Xdata = torch.randn(2, 3, device='cuda') # 索引 Xdata 的第一个元素 x = Xdata[0] # x 在 GPU 上 print(x.device)
在这个例子中，我们首先在GPU上创建了一个2x3的张量Xdata，然后使用方括号运算符索引它的第一个元素并将其赋值给变量x。由于返回的x是一个新的张量对象，它将保持在原始张量所在的设备上，也就是在GPU上。
需要注意的是，如果在CPU上索引GPU上的张量，将会导致数据从GPU复制到CPU。这可能会影响代码的性能，因此建议尽可能在GPU上避免不必要的数据传输。
