这篇文章主要讲解了pytorch中gpu与gpu、gpu与cpu在load时是怎么相互转化的，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。
问题描述
有时在加载已训练好的模型时，会出现 out of memory 的错误提示，但仔细检测使用的GPU卡并没有再用且内存也没有超出。
经查阅发现原来是训练模型时使用的GPU卡和加载时使用的GPU卡不一样导致的。个人感觉，因为pytorch的模型中是会记录有GPU信息的，所以有时使用不同的GPU加载时会报错。
解决方法
gpu之间的相互转换。即，将训练时的gpu卡转换为加载时的gpu卡。
torch.load('modelparameters.pth', map_location={'cuda:1':'cuda:0'}) # gpu 1 --> gpu 0
当然，你也可以直接将加载模型时使用的gpu卡改为和训练时的一样。但在多人使用一个服务器时，你想用的gpu卡已被使用，就需按上面方法转换gpu。
拓展
cpu --> cpu 或 gpu --> gpu
checkpoint = torch.load('modelparameters.pth')
model.load_state_dict(checkpoint)
cpu --> gpu 0
torch.load('modelparameters.pth', map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(0))
gpu --> cpu
torch.load('modelparameters.pth', map_location=lambda storage, loc: storage)
gpu 1 --> gpu 0
torch.load('modelparameters.pth', map_location={'cuda:1':'cuda:0'})
补充知识：pytorch model.cuda()花费时间很长
如果pytorch在进行model.cuda(）操作需要花费的时间很长，长到你怀疑GPU的速度了，那就是不正常的。
如果你用的pytorch版本是0.3.0，升级到0.3.1就好了！
看完上述内容，是不是对pytorch中gpu与gpu、gpu与cpu在load时是怎么相互转化的有进一步的了解，如果还想学习更多内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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