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1、多GPU简单运行

不用修改其他代码，添加几行

#指定你要用的gpu
device_ids = [0, 1,2,3,4,5]

model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids) # 指定要用到的设备
model = model.cuda(device=device_ids[0]) # 模型加载到设备0

2、多gpu训练模型，单gpu测试

直接加载模型报错

在load_state_dict后加入，strict=False成功运行,但是结果错的离谱，参考这个吧

关于Pytorch加载模型参数的避坑指南_墨晓白的博客-CSDN博客_pytorch load_state_dict的注意点

model_path='./626.pth'
model = model.to(device)
model.load_state_dict(torch.load(model_path),strict=False)
model.eval()

解决方法：

查询后发现是模型里多了字符model，我们需要将它删除，左图为多卡训练的模型，右图为单卡训练的模型，可以看到多卡训练的模型直接用torch.save(model.state_dict(),model_path)，多了前边的model参数

​

​

方法一：

# save model
if num_gpu ==  1:
    torch.save(model.module.state_dict(), 'net.pth')
 else:
    torch.save(model.state_dict(),  'net.pth')

方法二：把训练好的模型里的model字符删除

pth = torch.load('./626.pth')
from collections import OrderedDict
new_state_dict = OrderedDict()
for k, v in pth.items():
    name =  k[7:] # remove  'module'
    new_state_dict[name]=v
model.load_state_dict(new_state_dict)
model.eval()

3、多gpu模型，多GPU加载

我这是保存了所有参数方便断点训练，cfg为我的配置文件，more_gpu代表是否为多GPU训练，模型如果是state保存的就直接加载，如果是module保存的，加载时也得用module.load_state加载。

checkpoint = {
            'epoch':epoch,
            'model':model.state_dict() if not cfg.more_gpu else model.module.state_dict(),
            'optimizer':optimizer.state_dict(),
            'lr_schedule':scheduler.state_dict(),
            'best_acc':best_acc}

torch.save(checkpoint,cfg.checkpoint_path)

模型加载

if cfg.resume:
    path_checkpoint = cfg.checkpoint_path
    checkpoint = torch.load(path_checkpoint)
    start_epoch = checkpoint['epoch']
####在这加个判断是不是多gpu
    model.load_state_dict(checkpoint['model']) if not cfg.more_gpu else model.module.load_state_dict(checkpoint['model'])
    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])
    scheduler.load_state_dict(checkpoint['lr_schedule'])
    best_acc = checkpoint['best_acc']