从 GPU 设备到 CPU 的 pickle.load

在深度学习中，我们经常需要在 GPU 设备上训练模型，然后将模型保存下来并在 CPU 设备上加载并进行推理。在 Python 中，我们通常使用 pickle 序列化和反序列化操作来保存和加载模型。

然而，当我们尝试将从 GPU 设备保存的模型加载到 CPU 设备时，会出现一些问题。这是因为 GPU 上的张量是无法直接转换为 CPU 上的张量的。这个问题可以通过以下步骤解决。

首先，我们需要将模型加载到 CPU 设备上，然后将所有张量都转换为 CPU 上的张量。代码示例如下：

import torch

# 加载从 GPU 设备上保存的模型
model = torch.load('model.pt', map_location=torch.device('cpu'))

# 将所有张量转换为 CPU 上的张量
for key in model.keys():
    model[key] = model[key].to(torch.device('cpu'))

上述代码将模型加载到 CPU 设备上，并遍历模型中所有的张量，并将它们转换为 CPU 上的张量。

接下来，我们需要使用 pickle.load 函数加载模型。如果模型中的所有张量都已经转换为 CPU 上的张量，那么加载操作将能够成功。

代码示例如下：

import pickle

# 使用 pickle.load 函数加载模型
with open('model.pkl', 'rb') as f:
    model = pickle.load(f)

上述代码将使用 pickle.load 函数加载模型。需要注意的是，我们必须使用 rb 模式打开文件，并且需要使用 with 语句来确保文件资源的正确释放。

总结一下，从 GPU 设备到 CPU 的 pickle.load 操作包括以下几个步骤：

1. 将模型加载到 CPU 设备上；
2. 将所有张量转换为 CPU 上的张量；
3. 使用 pickle.load 函数加载模型。

可以根据具体场景进行相应的修改和调整。