数据应该在经过处理后变成y变量数据后再传入神经网络，并将其上传到GPU。这样可以确保在传递数据时只传输必要的信息，从而减少内存使用和计算时间，并且在处理后的数据上进行操作可以更好地利用GPU的并行计算能力。
以下是一个简单的示例代码，演示如何在torch中将数据上传到GPU并传递给神经网络：
import torch # 假设 x 是输入数据，y 是处理后的变量数据 x = torch.randn(10, 20) y = x * 2 # 将数据上传到 GPU 上 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") x = x.to(device) y = y.to(device) # 定义神经网络模型，并使用处理后的 y 数据进行正向传递 model = torch.nn.Linear(20, 5) output = model(y)
在这个例子中，我们首先定义了输入数据 x 和处理后的变量数据 y。然后，我们通过检查CUDA是否可用来选择是否将数据上传到GPU（如果可用，则将它们发送到GPU）。最后，我们定义了一个简单的线性神经网络模型，并使用处理后的 y 数据对它进行前向传递。
