pytorch使用多GPU

直接修改dict的key当然也是可以的，不会影响模型。

但是逻辑上，事实上DataParallel也是一个Pytorch的nn.Module，只是这个类其中有一个module的变量用来保存传入的实际模型。

nn.DataParallel(m)

这句返回的已经不是原始的m了，而是一个DataParallel，原始的m保存在DataParallel的module变量里面。

 

所以，逻辑上有两个方法：

1. 保存的时候直接取出原始的m：

torch.save(m.module.state_dict(), path)

2. 或者载入的时候用一个DataParallel载入，再取出原始模型：

m=nn.DataParallel(Resnet18(), device_ids=[0,1,2])
m.load_state_dict(torch.load(path))
m=m.module

这样逻辑上更好看一点。

标签：load,原始,nn,module,DataParallel,pytorch,dict,使用,GPU
来源： https://www.cnblogs.com/ccfco/p/15184213.html