由于要在服务器的不同GPU中进行模型训练，这里记录一下改变使用GPU的一些方式。

一、单个GUP使用修改

Note：“cuda:0"或"cuda"都代表起始device_id为0，系统默认从0开始。可根据需要修改起始位置，如“cuda:1”等效"cuda:0"或"cuda”

# 任取一个，torch版本不同会有差别
torch.cuda.device(id)  # id 是GPU编号
or 
torch.cuda.set_device(id)
or
torch.device(cuda)

还有一种方式是在终端指定运行GPU：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py，表示只有第1块gpu可见，其他gpu不可用。第1块gpu编号已变成第0块，如果依然使用cuda:1会报invalid device ordinal；以下同效。

单GPU中保存训练模型（2选1）

state = {model: self.model.state_dict(), epoch: ite}
torch.save(state, self.model.name())

or   # 直接保存
torch.save(self.model.state_dict(), Mymodel.pth)  # 当前目录

单GPU/CPU中加载 single-gpu 训练模型（3选1）

checkpoint = torch.load(self.model.name())
self.model.load_state_dict(checkpoint[model])

or   # 直接加载
self.model.load_state_dict(torch.load(Mymodel.pth))

or   # load gpu or cpu
if torch.cuda.is_available(): # gpu
    self.model.load_state_dict(torch.load(Mymodel.pth))
else: # cpu  官方推荐CPU的加载方式
    checkpoint = torch.load(self.model.name(),map_location=lambda storage, loc: storage)
	self.model.load_state_dict(checkpoint[model])

二、多个GPU使用修改

1. 在终端shell：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,3 python main.py

2.

# gpu_ids = [0, 1, 3]   # 或 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1,3"
# os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ,.join(map(str, [0, 1, 3]))
import os 
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1,3"  # CUDA_VISIBLE_DEVICES 表当前可被python程序检测到的显卡
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")  # 多GPU时可指定起始位置/编号

# 若不加if项，也不报错，但训练可能会变成单GPU
if torch.cuda.device_count() > 1: # 查看当前电脑可用的gpu数量，或 if len(gpu_ids) > 1:
    print("Lets use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!")
    # self.model = torch.nn.DataParallel(self.model, device_ids=gpu_ids)
    self.model = torch.nn.DataParallel(self.model)    # 声明所有设备
net = self.model.to(device)        # 从指定起始位置开始，将模型放到gpu或cpu上
images = self.images.to(device)    # 模型和训练数据都放在主设备
labels = self.labels.to(device)

Note：使用多GPU训练，单用 model = torch.nn.DataParallel(model)，默认所有存在的显卡都会被使用。

多GPU中保存训练模型（3选1）

if isinstance(self.model,torch.nn.DataParallel):  # 判断是否并行
    self.model = self.model.module
state = {model: self.model.state_dict(), epoch: ite}
torch.save(state, self.model.name())  # No-module
    
or
if isinstance(self.model, torch.nn.DataParallel):
    torch.save(self.model.module.stat_dict, Mymodel)  # No-module
else:
    torch.save(self.model.stat_dict, Mymodel)  # No-module

or    # 直接保存
torch.save(self.model.state_dict(), Mymodel.pth)  # is-module