pytorch加载预训练模型不要module多gpu

### 回答1：
在PyTorch中加载预训练模型时，如果不想使用多GPU，可以通过以下步骤进行操作。

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import torch
import torchvision.models as models

接下来，我们可以选择要加载的预训练模型。这里以ResNet-50为例：

model = models.resnet50(pretrained=True)

接下来，我们需要检查当前系统中的GPU数量。可以使用`torch.cuda.device_count()`来获取GPU的数量。

gpu_count = torch.cuda.device_count()

如果`gpu_count`的值大于1，表示有多个GPU可用。为了确保模型只在单个GPU上运行，我们需要使用`torch.nn.DataParallel`模块。但是，如果不想使用多GPU，则需要取消这个模块的使用。

如果只有一个GPU可用，我们可以简单地将模型转移到该GPU上：

if gpu_count == 1:
    model = model.cuda()

如果有多个GPU可用，我们可以使用`torch.nn.DataParallel`模块来加载预训练模型，并将模型转移到主GPU上：

if gpu_count > 1:
    model = torch.nn.DataParallel(model).cuda()

最后，我们可以使用加载的预训练模型进行后续操作。

总之，为了不使用多GPU进行模型加载，我们需要通过检查GPU数量，并相应地转移到单个GPU或使用`torch.nn.DataParallel`模块转移到主GPU上。这样可以确保模型在单个GPU上运行而不会使用多GPU。

### 回答2：
在PyTorch中，加载预训练模型时，如果不希望使用多个GPU上的module，可以通过以下步骤实现：

首先，使用torch.load()函数加载预训练模型的权重和参数，例如：

model_state_dict = torch.load('pretrained_model.pth')

然后，在加载模型之前，可以通过修改model_state_dict来删除原模型中包含的多GPU相关的module前缀。默认情况下，PyTorch在保存模型时，会自动添加"module."前缀来标识使用多GPU。例如，如果模型原本的键名为"module.conv1.weight"，则可以通过以下代码提取模型参数的键名：

new_model_state_dict = {}
for k, v in model_state_dict.items():
    name = k[7:]  # 去掉"module."前缀
    new_model_state_dict[name] = v

接下来，创建新的模型实例，并将修改后的参数加载到该实例中：

model = YourModel()  # 创建新的模型实例
model.load_state_dict(new_model_state_dict)  # 加载修改后的模型参数

注意，这里的YourModel()应该是与预训练模型相同的模型类实例化得到的对象。

通过这样的处理，就可以将预训练模型加载到单个GPU上的模型中，而无需考虑多GPU的module问题。