一般来说我们最常见到的用法是这样的：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

同：

if torch.cuda.is_available():
	device = torch.device("cuda")
else:
	device = torch.device("cpu")

这个device的用处是作为Tensor或者Model被分配到的位置。因此，在构建device对象后，紧跟的代码往往是：

data = data.to(device)
model = Model(...).to(device)

表示将构建的张量或者模型分配到相应的设备上。
更一般的，可以通过：

torch.device('cuda', 0)
torch.device('cuda:0')

来指定使用的具体设备。如果没有显式指定设备序号的话则使用torch.cuda.current_device()对应的序号。