要将自己定义的函数传递到CUDA进行处理，需要使用PyTorch提供的CUDA扩展功能。具体来说，可以使用torch.cuda.jit模块中的@torch.jit.script装饰器将Python函数转换为Torch脚本，并使用.cuda()方法将其移动到GPU上。
下面是一个示例：
import torch # 定义一个简单的自定义函数 def add(a, b): return a + b # 将 Python 函数转换为 Torch 脚本 add_script = torch.jit.script(add) # 将 Torch 脚本移动到 GPU 上 add_cuda = add_script.cuda() # 在 GPU 上调用自定义函数 x = torch.ones(5).cuda() y = torch.ones(5).cuda() z = add_cuda(x, y) print(z)
在这个例子中，我们首先定义了一个简单的自定义函数 add ，该函数返回两个输入张量的和。接下来，我们将 Python 函数转换为 Torch 脚本，方法是使用 @torch.jit.script 装饰器。
然后，我们使用 .cuda() 方法将 Torch 脚本移动到 GPU 上。最后，在 GPU 上调用自定义函数时，我们使用 add_cuda 代替原始函数 add。
