解决pytorch 的state_dict()拷贝问题

PyTorch的state_dict()提供了一个方便的方式来保存训练模型的参数，同时也允许在不同的模型之间的参数拷贝。但是，当涉及到GPU-CPU或者多GPU操作时，拷贝state_dict()会遇到一些问题。以下是解决PyTorch的state_dict()拷贝问题的完整攻略：

问题概述

在GPU/CPU之间拷贝state_dict()的过程中，会有一些细节问题。具体来说，GPU张量作为state_dict()中的一部分被保存起来。在CPU上载入这个state_dict()时，张量会被自动转移到CPU上，以便它们在未来的用户代码中使用。当你想要再次将CPU上的模型拷贝到GPU时，拷贝state_dict()就会遇到问题。

解决方案

为了解决这个问题，你需要明确以下几点：
- GPU和CPU上的张量应该采用相同的dtype
- 如果你在GPU上拷贝了模型，并且想要将参数拷贝回CPU，你需要在CPU上调用.to(torch.device('cpu'))
- 如果你在CPU上拷贝了模型，并且想要将参数拷贝回GPU，你需要在GPU上调用.to(torch.device('cuda'))

下面是两个示例，展示了不同方向的拷贝过程：

拷贝CPU上的模型到GPU

import torch
import torch.nn as nn
model = nn.Linear(2, 2)
model.to(torch.device('cuda'))  # 将模型移动到GPU
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 训练模型...
# 假设训练完成后，你想要将模型拷贝到CPU
cpu_model = model.to(torch.device('cpu'))  # 将模型移动到CPU
cpu_optimizer = torch.optim.SGD(cpu_model.parameters(), lr=0.1)

拷贝GPU上的模型到CPU

import torch
import torch.nn as nn
model = nn.Linear(2, 2)
model.to(torch.device('cuda'))  # 将模型移动到GPU
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 训练模型...
# 假设训练完成后，你想要将模型拷贝到CPU
cpu_model = model.to(torch.device('cpu'))  # 将模型移动到CPU
cpu_optimizer = torch.optim.SGD(cpu_model.parameters(), lr=0.1)

# 假设你想要恢复GPU模型状态
gpu_model = cpu_model.to(torch.device('cuda'))  # 将模型移动到GPU
gpu_optimizer = torch.optim.SGD(gpu_model.parameters(), lr=0.1)