gpt：如何用显存cuda上memcpy的数据去初始化libtorch的tensor？
我们可以使用CUDA的cudaMemcpy()函数将数据从主机（CPU）内存复制到GPU内存，然后使用这些数据初始化libtorch中的Tensor对象。具体步骤如下：
- 定义一个指向主机内存中数据的指针，并分配一段大小为
n * m的内存。n和m分别为矩阵的行数和列数。 - 对于给定大小的
n和m，使用torch::empty()方法创建一个空的Tensor对象。要将Tensor对象复制到GPU内存，需要指定一个GPU设备并分配相应的显存。 - 使用
cudaMemcpy()函数将主机内存中的数据复制到租借的GPU显存中。要在GPU上执行此操作，需要将主机内存中的指针和GPU内存中的指针传递给该函数。数据的大小由n * m * sizeof(float)给出，其中float为数据类型。 - 使用图像数据初始化
Tensor对象。可以使用.to()方法将数据复制到GPU内存中，也可以使用.cuda()方法将Tensor移动到GPU设备上。 - 在程序中使用
Tensor对象进行计算。
以下是示例代码：
#include <iostream>
#include <torch/torch.h>
#include <cuda.h>
#include <cuda_ru