解决pytorch多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题

解决PyTorch多GPU训练保存的模型，在单GPU环境下加载出错的问题，需要做以下几个步骤：

1.指定模型加载到的设备

在单GPU环境下，需要明确指定模型要加载到的设备。使用 torch.load()函数时，加上参数map_location，将模型参数映射到指定设备上。

例如：

import torch

device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 加载模型时指定将模型参数映射到device上
model = torch.load('model.pth', map_location=device)

2.修改模型结构

如果在训练时使用了多GPU，并且保存了整个模型，那么加载时需要处理nn.DataParallel模型包装器。需要先加载整个模型，然后从中提取单个模型的参数。

例如：

import torch.nn as nn
import torch

device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 加载整个模型
model = torch.load('model.pth', map_location=device)

# 如果训练时使用了nn.DataParallel包装器
if isinstance(model, nn.DataParallel):
    # 从模型中提取单个模型的参数
    model = model.module

# 将模型移动到指定的设备上
model.to(device)

示例一：

如果我们在多GPU训练模型时保存了整个模型，想在单GPU环境下加载模型进行fine-tuning，可以按照下述步骤执行：

import torch.nn as nn
import torch

device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 加载整个模型
model = torch.load('model.pth', map_location=device)

# 如果训练时使用了nn.DataParallel包装器
if isinstance(model, nn.DataParallel):
    # 从模型中提取单个模型的参数
    model = model.module

# 将模型移动到指定的设备上
model.to(device)

# 在单GPU上进行fine-tuning
...

示例二：

如果我们在多GPU训练模型时只保存了模型参数，想在单GPU环境下加载模型进行预测，可以按照下述步骤执行：

import torch

device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 加载模型时指定将模型参数映射到device上
model = torch.load('model.pth', map_location=device)

# 将模型移动到指定的设备上
model.to(device)

# 在单GPU上进行预测
...