pytrchでのエンコーダーデコーダーモデル実装のRuntime Erorrの解決法

Question

前提・実現したいこと

https://github.com/Seanny123/da-rnn
実際のデータに実装する前段階としてこちらのコードをコピーして動かしてみたのですが、以下のようなエラーコードが出て動きません。
解決策など教えていただけると幸いです。

発生している問題・エラーメッセージ

RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
<ipython-input-2-9b94f734a35b> in <module>
    173 da_rnn_kwargs = {"batch_size": 128, "T": 10}
    174 config, model = da_rnn(data, n_targs=len(targ_cols), learning_rate=.001, **da_rnn_kwargs)
--> 175 iter_loss, epoch_loss = train(model, data, config, n_epochs=10, save_plots=save_plots)
    176 final_y_pred = predict(model, data, config.train_size, config.batch_size, config.T)
    177 

<ipython-input-2-9b94f734a35b> in train(net, train_data, t_cfg, n_epochs, save_plots)
     61             feats, y_history, y_target = prep_train_data(batch_idx, t_cfg, train_data)
     62 
---> 63             loss = train_iteration(net, t_cfg.loss_func, feats, y_history, y_target)
     64             iter_losses[e_i * iter_per_epoch + t_i // t_cfg.batch_size] = loss
     65             # if (j / t_cfg.batch_size) % 50 == 0:

<ipython-input-2-9b94f734a35b> in train_iteration(t_net, loss_func, X, y_history, y_target)
    120     t_net.dec_opt.zero_grad()
    121 
--> 122     input_weighted, input_encoded = t_net.encoder(numpy_to_tvar(X))
    123     y_pred = t_net.decoder(input_encoded, numpy_to_tvar(y_history))
    124 

~\anaconda3\envs\tensorflow-gpu python37\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py in _call_impl(self, *input, **kwargs)
    725             result = self._slow_forward(*input, **kwargs)
    726         else:
--> 727             result = self.forward(*input, **kwargs)
    728         for hook in itertools.chain(
    729                 _global_forward_hooks.values(),

~\anaconda3\envs\tensorflow-gpu python37\lib\site-packages\modules.py in forward(self, input_data)
     41             x = torch.cat((hidden.repeat(self.input_size, 1, 1).permute(1, 0, 2),
     42                            cell.repeat(self.input_size, 1, 1).permute(1, 0, 2),
---> 43                            input_data.permute(0, 2, 1)), dim=2)  # batch_size * input_size * (2*hidden_size + T - 1)
     44             # Eqn. 8: Get attention weights
     45             x = self.attn_linear(x.view(-1, self.hidden_size * 2 + self.T - 1))  # (batch_size * input_size) * 1

RuntimeError: All input tensors must be on the same device. Received cpu and cuda:0

該当のソースコード

https://github.com/Seanny123/da-rnn
こちらを参照していただけると幸いです

試したこと

ネットで調べてみましたが、よくわかりませんでした。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python 3.7