File "D:\浏览器下载\unet-pytorch-main\unet-pytorch-main\train.py", line 293, in <module> pretrained_dict = torch.load(model_path, map_location = device)

<think>好的，用户遇到了PyTorch加载模型时的错误，特别是关于CUDA内存不足的问题。我需要根据提供的引用信息来整理解决方案。首先，用户的问题可能涉及多个方面，比如设备不一致、显存未释放，或者版本不兼容。 首先，引用[1]提到当服务器有多张显卡时可能出现CUDA内存不足。这时候应该检查默认的GPU分配，可能模型被加载到了错误的设备上。解决方法包括指定map_location参数，比如使用'cpu'来加载模型，避免占用GPU显存。此外，加载前清空缓存也是一个办法，但需要谨慎操作。 接下来，引用[3]指出加载预训练模型时，如果没有正确设置map_location，会导致临时显存不释放。这时候应该明确指定设备，比如torch.load(path, map_location='cpu')，或者使用torch.device来指定目标设备。这样可以避免不必要的显存占用，尤其是在多卡环境下。 然后，引用[2]提到设备一致性的问题。如果模型之前是在GPU上训练的，而现在在CPU上加载，或者反过来，需要确保模型参数与当前设备匹配。这里可以先用torch.load加载到CPU，然后再移动到目标设备，比如model.load_state_dict(torch.load(path, map_location='cpu'))。 另外，版本兼容性也是一个重要因素。不同版本的PyTorch可能保存的模型格式不同，用户需要确保保存和加载时的版本一致，或者尝试升级PyTorch。同时，模型结构的匹配也不可忽视，尤其是在迁移学习中，部分参数可能不匹配，需要严格检查键名是否一致。 用户可能需要更多的显存管理技巧，比如分批处理数据，使用梯度检查点，或者减少批量大小。此外，调整CUDA的内存分配策略，设置环境变量如PYTORON_CUDA_ALLOC_CONF，可能有助于优化显存使用。 最后，提醒用户遇到具体错误信息时，可以进一步分析，比如权限问题、路径错误或文件损坏，这些也是常见的问题来源。建议用户根据错误提示逐一排查，并结合上述解决方案进行调整。</think>针对PyTorch加载模型时出现的`torch.load`错误，以下是分步解决方案及常见问题分析： --- ### **一、显存不足（CUDA Out of Memory）** #### **原因分析** 1. 默认尝试将模型加载到当前GPU设备，但显存不足。 2. 多GPU环境下可能自动分配显存，导致冲突[^1][^3]。 #### **解决方案** 1. **强制加载到CPU** 使用`map_location`参数指定设备为CPU： ```python model = torch.load('model.pth', map_location='cpu') ``` 2. **显式指定目标GPU** 若需加载到特定GPU（如编号1）： ```python model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cuda:1')) ``` 3. **释放无用缓存** 加载前手动清空GPU缓存： ```python torch.cuda.empty_cache() ``` --- ### **二、设备不匹配（Device Mismatch）** #### **原因分析** 模型权重保存时与加载时的设备不一致（如GPU→CPU或反向）[^2]。 #### **解决方案** 1. **加载后手动转移设备** 先加载到CPU，再转移到目标设备： ```python model = Model().to('cuda') # 定义模型并指定设备 model.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location='cpu')) ``` --- ### **三、版本或模型结构不兼容** #### **原因分析** 1. PyTorch版本升级导致序列化格式变化。 2. 模型类定义与保存时的结构不一致。 #### **解决方案** 1. **升级PyTorch版本** ```bash pip install --upgrade torch ``` 2. **严格对齐模型定义** 确保加载时的模型类与保存时完全一致（包括层名称、参数顺序）。 --- ### **四、临时显存未释放问题** #### **原因分析** 未正确使用`map_location`参数时，临时显存可能无法自动释放。 #### **解决方案** 1. **始终显式指定设备** 避免依赖默认设备分配： ```python model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cuda:0')) ``` --- ### **五、其他优化技巧** 1. **减少批量加载数据量** 使用`torch.utils.data.DataLoader`时降低`batch_size`。 2. **使用半精度（FP16）** 减少显存占用： ```python model = model.half() # 转换模型为半精度 ``` 3. **梯度检查点技术** 通过时间换空间降低显存需求： ```python from torch.utils.checkpoint import checkpoint ``` --- ### **典型错误示例** ```python # 错误：未指定设备导致显存溢出 model = torch.load('model.pth') # 默认尝试加载到当前GPU # 正确：显式加载到CPU再转移 model = torch.load('model.pth', map_location='cpu') model.to('cuda') ``` ---