PyTroch：GPU程序改CPU运行_pytorch gpu改成cpu

1. 直接使用CPU训练时，将.cuda改成.cpu即可。或(1条消息) 将gpu运行的torch程序改为cpu运行_油泼西红柿的博客-CSDN博客_torch使用cpuhttps://blog.csdn.net/qq_37813206/article/details/113132421

2. 使用GPU训练好的模型，加载在CPU上测试。

 首先，将代码中的.cuda都改成.cpu。然后，因为在GPU上训练的模型参数比CPU训练的参数多了“modlue.”，所以加载时需要去掉。

# ------------GPU-----------------
# os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1'       # 指定要使用的显卡
# model = torch.nn.DataParallel(model)             # 使用多个显卡运行模型
# model.load_state_dict(torch.load('xxx_50.pkl'))  # 加载模型
# model = model.cuda()                             # 将模型加载到 GPU
# ------------CPU-----------------
state_dict = torch.load('xxx_50.pkl',map_location=torch.device('cpu'))
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)   # 加载模型
# -------------END----------------
model.eval()