基础条件： Win10 + GTX 1060 安装显卡驱动 首先安装 显卡驱动： https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 按自己的GPU型号和操作系统去选择驱动版本，下载类型选择 Studio 下载后的驱动文件： 直接运行即可。 安装完成后，nvidia-smi即可查看GPU信息 安装CUDA 接下来安装 CUDA，试了9.0、9.2版本在安装时都会报一些错，大致是说驱动版本高而CUDA版本低，所以直接安装 10.2 主要参考了这篇文章： https://blog.csdn.net/bingo_liu/article/deta

背景 在公司用多卡训练模型，得到权值文件后保存，然后回到实验室，没有多卡的环境，用单卡训练，加载模型时出错，因为单卡机器上，没有使用DataParallel来加载模型，所以会出现加载错误。 原因 DataParallel包装的模型在保存时，权值参数前面会带有module字符，然而自己在单卡环境下，没有用DataParallel包装的模型权值参数不带module。本质上保存的权值文件是一个有序字典。 解决方法 1.在单卡环境下，用DataParallel包装模型。 2.自己重写Load函数，灵活。 from collections import OrderedDict def myOwnLoa

主要介绍了解决pytorch多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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