解决pytorch多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题

时间：2020-12-24 11:20:24|栏目：Python代码|点击：次

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 myOwnLoad(model, check):
  modelState = model.state_dict()
  tempState = OrderedDict()
  for i in range(len(check.keys())-2):
    print modelState.keys()[i], check.keys()[i]
    tempState[modelState.keys()[i]] = check[check.keys()[i]]
  temp = [[0.02]*1024 for i in range(200)] # mean=0, std=0.02
  tempState['myFc.weight'] = torch.normal(mean=0, std=torch.FloatTensor(temp)).cuda()
  tempState['myFc.bias']  = torch.normal(mean=0, std=torch.FloatTensor([0]*200)).cuda()

  model.load_state_dict(tempState)
  return model

补充知识：Pytorch：多GPU训练网络与单GPU训练网络保存模型的区别

测试环境：Python3.6 + Pytorch0.4

在pytorch中，使用多GPU训练网络需要用到【nn.DataParallel】：

gpu_ids = [0, 1, 2, 3]
device = t.device("cuda:0" if t.cuda.is_available() else "cpu") # 只能单GPU运行
net = LeNet()
if len(gpu_ids) > 1:
  net = nn.DataParallel(net, device_ids=gpu_ids)
net = net.to(device)

而使用单GPU训练网络：

device = t.device("cuda:0" if t.cuda.is_available() else "cpu") # 只能单GPU运行
net = LeNet().to(device)

由于多GPU训练使用了 nn.DataParallel(net, device_ids=gpu_ids) 对网络进行封装，因此在原始网络结构中添加了一层module。网络结构如下：

DataParallel(
 (module): LeNet(
  (conv1): Conv2d(3, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (fc1): Linear(in_features=400, out_features=120, bias=True)
  (fc2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True)
  (fc3): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True)
 )
)

而不使用多GPU训练的网络结构如下：

LeNet(
 (conv1): Conv2d(3, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
 (conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
 (fc1): Linear(in_features=400, out_features=120, bias=True)
 (fc2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True)
 (fc3): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True)
)

由于在测试模型时不需要用到多GPU测试，因此在保存模型时应该把module层去掉。如下：

if len(gpu_ids) > 1:
  t.save(net.module.state_dict(), "model.pth")
else:
  t.save(net.state_dict(), "model.pth")

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