我正在尝试更改一些 PyTorch 代码，以便它可以在 CPU 上运行。
该模型经过训练，torch.nn.DataParallel()因此当我加载预训练模型并尝试使用它时，我必须使用nn.DataParallel()我目前正在做的事情，如下所示：
device = torch.device("cuda:0")
net = nn.DataParallel(net, device_ids=[0])
net.load_state_dict(torch.load(PATH))
net.to(device)
然而，当我将我的手电筒设备切换到 CPU 后，如下所示：
device = torch.device('cpu')
net = nn.DataParallel(net, device_ids=[0])
net.load_state_dict(torch.load(PATH))
net.to(device)
我收到这个错误：
File "C:\My\Program\win-py362-venv\lib\site-packages\torch\nn\parallel\data_parallel.py", line 156, in forward
"them on device: {}".format(self.src_device_obj, t.device))
RuntimeError: module must have its parameters and buffers on device cuda:0 (device_ids[0]) but found one of them on device: cpu
我假设它仍在寻找 CUDA，因为这就是device_ids设置的内容，但有没有办法让它使用 CPU？PyTorch 存储库中的这篇文章让我认为我可以，但它没有解释如何做到。
如果没有，是否有其他方法可以在您的 CPU 上使用通过 DataParallel 训练的模型？