inputs = Variable(torch.randn(2,2))
inputs.is_cuda  # will return false
inputs = Variable(torch.randn(2,2).cuda())
inputs.is_cuda # returns true

判断:

torch.is_tensor()  #如果是pytorch的tensor类型返回true
torch.is_storage() # 如果是pytorch的storage类型返回ture

这里还有一个小技巧，如果需要判断tensor是否为空，可以如下

>>> a=torch.Tensor()
>>> len(a)
0
>>> len(a) is 0
True

设置: 通过一些内置函数，可以实现对tensor的精度, 类型，print打印参数等进行设置

torch.set_default_dtype(d)  #对torch.tensor() 设置默认的浮点类型
 
torch.set_default_tensor_type() # 同上，对torch.tensor()设置默认的tensor类型
>>> torch.tensor([1.2, 3]).dtype           # initial default for floating point is torch.float32
torch.float32
>>> torch.set_default_dtype(torch.float64)
>>> torch.tens