pytorch在CPU和GPU上載入模型

pytorch允許把在gpu上訓練的模型載入到cpu上，也允許把在cpu上訓練的模型載入到gpu上。

cpu->cpu,gpu->gpu

torch.load('gen_500000.pkl')

torch.load('gen_500000.pkl', map_location=lambda storage, loc: storage)

torch.load('***.pkl', map_location='cpu')  # pytorch0.4.0及以上版本

torch.load('gen_500000.pkl', map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(1))

在gpu或cpu上載入乙個在多gpu上訓練的模型時，會報類似如下錯誤：

unexpected key(s) in state_dict: "module.pretrained.conv1.0.weight", "module.pretrained.conv1.1.weight"

model = get_model(args.model)

device = torch.device('cpu')
# device = torch.device('cuda:0')
state_dict = torch.load('***.pth', map_location=device)
from collections import ordereddict
state_dict_new = ordereddict()
for k, v in state_dict.items():
name = k[7:]  # 去掉 `module.`
state_dict_new[name] = v
model.load_state_dict(state_dict_new)
model.eval() #eval 模式

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