将模型加载到多gpu上的时候，会用到

model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[1, 2, 3])

因此在保存模型的时候，若直接

torch.save(model.state_dict(), save_dict_path)

加载后的模型参数每个都会带有 module

如果使用strict=False的加载方式，很有可能会使测试结果不同

model.load_state_dict(weights_dict, strict=False)

解决方法1：

在保存模型的时候使用model.module保存

torch.save(model.module.state_dict(), save_dict)

加载的时候可直接加载：

checkpoint = torch.load('./weight/BigDtat_BLoss6_0.83.pth', map_location='cpu') model.load_state_dict(checkpoint) model.cuda()

解决方法2：

如果模型已经保存，将模型参数字典中的module替换为空字串进行加载：

checkpoint = torch.load(weight_pth, map_location='cpu') model.load_state_dict({k.replace('module.', ''): v for k, v in checkpoint.items()}) model.load_state_dict(checkpoint) model = model.cuda()

不要使用model.load_state_dict(weights_dict, strict=False)这种方式，会造成预测预测结果发生变换。