pytorch使用记录（持续更新）

1、找不到moule.xxx

        当训练模型在重新加载用于评估的时候出现少了一个module前缀，这个问题通常是由于训练的时候采用了数据并行操作，而评估模型的时候却没有用到。因此，只需要在训练代码中补充：

net = nn.DataParallel(net)#加在模型定义完成之后

2、torch.stack：堆叠拼接

torch.stack((a, b, c), dim=0)#将a、b、c进行拼接，假设abc的维度为CxHxW。
#dim=0时，将他们整体直接进行拼接，得到的维度为NxCxHXW，N为拼接元素的个数，这里N=3

3、collate_fn：自定义

def my_collate(batch):
    inputs, labels = list(zip(*batch))#重新组合batch数据，返回元组列表
    #这里可以添加处理函数，如
    inputs = ntorch.stack(inputs)
    labels = torch.stack(labels)
    return inputs, labels

4、选择device：函数来源于yolov5

def select_device(device='', batch_size=0, newline=True):
    # device = 'cpu' or '0' or '0,1,2,3'
    s = f'YOLOv5  {git_describe() or file_update_date()} torch {torch.__version__} '  # string
    device = str(device).strip().lower().replace('cuda:', '')  # to string, 'cuda:0' to '0'
    cpu = device == 'cpu'
    if cpu:
        os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'  # force torch.cuda.is_available() = False
    elif device:  # non-cpu device requested
        os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device  # set environment variable - must be before assert is_available()
        assert torch.cuda.is_available() and torch.cuda.device_count() >= len(device.replace(',', '')), \
            f"Invalid CUDA '--device {device}' requested, use '--device cpu' or pass valid CUDA device(s)"

    cuda = not cpu and torch.cuda.is_available()
    if cuda:
        devices = device.split(',') if device else '0'  # range(torch.cuda.device_count())  # i.e. 0,1,6,7
        n = len(devices)  # device count
        if n > 1 and batch_size > 0:  # check batch_size is divisible by device_count
            assert batch_size % n == 0, f'batch-size {batch_size} not multiple of GPU count {n}'
        space = ' ' * (len(s) + 1)
        for i, d in enumerate(devices):
            p = torch.cuda.get_device_properties(i)
            s += f"{'' if i == 0 else space}CUDA:{d} ({p.name}, {p.total_memory / (1 << 20):.0f}MiB)\n"  # bytes to MB
    else:
        s += 'CPU\n'

    if not newline:
        s = s.rstrip()
    # LOGGER.info(s.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else s)  # emoji-safe
    return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu')

5、取消warning

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

6、模型保存与加载

        请参考：https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124688161。

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