从接触pytorch很长时间来，发现每次调用训练好的模型时，总是被原来训练时使用的第几个gpu限制。如：我训练模型时用的是第3号gpu； 测试模型时，常规调用就会被限制使用第3号gpu才能运行。
为此困扰良久，经过师兄指导后发现可以这么做：
代码示例如下：
net = XXXXXX net.load_state_dict(torch.load(XXX.pth.gz, map_location="cpu")) # 先将模型放到CPU net.eval() net.to("cuda:0") # 然后再使用GPU
