PyTorch模型期望对象在CPU上，尽管它在GPU上。

PyTorch是一个开源的机器学习框架，它支持深度学习任务，并提供了丰富的工具和库来帮助开发人员进行模型训练和部署。在PyTorch中，模型的期望对象（即模型的参数和输入）默认情况下应该在CPU上，即使模型当前在GPU上运行。

这种设计选择的原因是为了增加模型的灵活性和可移植性。通过将模型的期望对象设置为CPU，可以确保模型可以在没有GPU的设备上运行，并且可以方便地迁移和部署到不同的硬件环境中。

尽管模型的期望对象在CPU上，但PyTorch提供了一些方法来将模型的参数和输入从CPU移动到GPU上，以加速计算。例如，可以使用to()方法将模型移动到GPU上：model.to('cuda')。同样，可以使用to()方法将输入数据移动到GPU上：input.to('cuda')。这样，模型将在GPU上进行计算，而不会影响模型的期望对象在CPU上的设置。

PyTorch在GPU上的运行可以提高模型训练和推理的速度，特别是在处理大规模数据集和复杂模型时。GPU具有并行计算的能力，可以同时处理多个任务，从而加快模型的计算速度。此外，GPU还具有较大的显存，可以容纳更大的模型和数据，提供更高的计算能力。

在使用PyTorch进行深度学习任务时，推荐使用腾讯云的GPU实例来加速模型的训练和推理。腾讯云提供了多种GPU实例类型，包括GPU加速计算型和GPU通用计算型实例，适用于不同规模和需求的深度学习任务。其中，推荐使用GPU加速计算型实例，例如NVIDIA V100 GPU实例，可以提供卓越的性能和计算能力。

腾讯云GPU加速计算型实例链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm/gpu

总结：PyTorch模型期望对象在CPU上，即使模型在GPU上运行。这样设计的目的是为了提高模型的灵活性和可移植性。可以使用PyTorch提供的方法将模型的参数和输入移动到GPU上以加速计算。对于深度学习任务，推荐使用腾讯云的GPU实例来提供更高的计算能力和性能。