解决pytorch多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载

1. 引言

在深度学习中，使用多个GPU进行训练可以显著加速模型的训练过程。然而，当我们在只有单个GPU的环境下加载一个在多GPU环境下训练保存的模型时，会出现错误。在本文中，我们将讨论如何解决这个问题。

2. 背景

在PyTorch中，使用多个GPU进行训练可以通过将模型放置在同时启用的多个GPU上来实现。但是，当我们尝试将在多GPU环境下训练保存的模型加载到只有单个GPU的环境中时，会遇到以下错误：

RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location='cpu' to map your storages to the CPU.

3. 解决方案

3.1. 查看模型的设备

在解决问题之前，我们首先要了解模型所在的设备。我们可以使用如下代码检查模型的设备：

import torch

model = torch.load('model.pth')
device = next(model.parameters()).device
print('Model device:', device)

运行上述代码，我们可以在控制台中看到输出的设备信息，例如：

Model device: cuda:0

如果设备显示为'cuda:0'，这意味着模型被保存在一个CUDA设备上。

3.2. 修改加载模型代码

为了在单GPU环境下加载在多GPU环境中训练保存的模型，我们需要修改加载模型的代码。我们可以使用下面的代码来加载模型：

import torch

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = torch.load('model.pth', map_location=device)

通过指定map_location=device，我们告诉PyTorch将模型加载到指定的设备上。如果我们在有GPU的环境中运行代码，模型将会被加载到GPU上。如果我们在只有CPU的环境中运行代码，模型将会被加载到CPU上。

4. 验证解决方案

为了验证解决方案是否有效，可以使用以下步骤进行测试：

4.1. 创建多GPU环境下的模型

首先，创建一个在多GPU环境下训练的模型，并保存为model.pth：

import torch

import torch.nn as nn
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1)
    
    def forward(self, x):
        return self.linear(x)
model = Model()
model = nn.DataParallel(model)
torch.save(model, 'model.pth')

上述代码创建了一个简单的模型，并使用DataParallel包装器将模型放置在多个GPU上进行训练，然后保存为model.pth。

4.2. 在单GPU环境中加载模型

接下来，将在单GPU环境中加载模型，并检查模型是否成功加载到正确的设备上：

import torch

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = torch.load('model.pth', map_location=device)
print('Model device:', next(model.parameters()).device)

运行上述代码，我们可以在控制台中看到输出的设备信息，例如：

Model device: cuda:0

如果设备显示为'cuda:0'，意味着我们已经成功地在单GPU环境中加载了在多GPU环境中训练保存的模型。

5. 结论

在本文中，我们讨论了如何解决在单GPU环境中加载在多GPU环境中训练保存的模型的问题。我们通过使用map_location参数将模型加载到正确的设备上，成功地解决了这个问题。这使得在只有单个GPU的环境下，我们仍然可以加载使用多个GPU训练并保存的模型。