pytorch模型单GPU卡训练成功，但是在单卡测试时显示内存不足，并且测试集会先进行预处理，然后保存到一个GPU显卡上，在测试代码中如何使用双卡或多卡进行测试，确保不会出现内存不足问题、设备不匹配和图像与GPU设备不匹配等问题，以简单代码举例，其中加载的模型文件为.pt文件

当你遇到单GPU训练成功的PyTorch模型在测试阶段内存不足的问题时，可以考虑使用数据并行（Data Parallelism）或者模型并行（Model Parallelism）技术来利用多个GPU。这里以数据并行为例，它通常适用于模型结构不大的情况。

首先，你需要安装`torch.nn.DataParallel`模块，并确保模型兼容并行计算：

import torch
from torch.nn import DataParallel

# 加载模型
model = torch.load('model.pt')
# 如果模型原本不是DataParallel形式，需要转换
if not isinstance(model, DataParallel):
    model = DataParallel(model)

# 将模型放置在可用的GPU上
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

接下来，在测试阶段，你可以将输入数据分成几份，每份数据在单独的GPU上进行预处理和前向传播。这里假设`data_loader`是一个返回张量批次的数据生成器：

def test_in_parallel(data_loader, device_ids):
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        for data in zip(*[d.split(device_ids) for d in data_loader]):
            inputs, targets = [t.to(device) for t in data]
            outputs = model(inputs)
            # 进行后续的评估操作，如计算损失或精度
            process_outputs(outputs, targets)

# 设定要使用的GPU ID列表，例如使用两个GPU，ID分别为0和1
device_ids = list(range(torch.cuda.device_count()))[:2] if torch.cuda.device_count() > 1 else [0]

test_in_parallel(test_data_loader, device_ids)