问题出现：

        当我训练图网络模型时，源码默认使用cpu，查看后台性能运行，发现正在使用cpu训练，这大大降低了训练速率，并且增加了电脑负载。所以我决定将模型改造并训练放在GPU上运行。

        我在train方法中，将原有的data使用to(device)放在了GPU中：

再运行便报错： 

        RuntimeError: Input, output and indices must be on the current device

        报错翻译：输入输出模型必须存在同一设备中

 问题解决：

        问题解决这个问题是源于没有将自定义的model模型也放在GPU中，所以需要在方法外先把model也设置为GPU