解决 TorchScript 模型在 CUDA 上运行时设备不一致的问题。该错误通常发生在模型的部分计算在 CPU 上进行，而另一部分在 CUDA 设备上进行时。确保模型的所有张量都在同一设备上运行。
在使用 TorchScript 模型时，遇到 RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! 错误，通常是因为模型内部某些操作在 CPU 上执行，而其他操作在 CUDA 设备上执行。这可能是由于模型定义中硬编码了 CPU 设备，或者输入数据没有正确地移动到 CUDA 设备上。以下是一些解决此问题的步骤：
1. 检查模型代码
首先，仔细检查模型的源代码，特别是以下几个方面：
- Tensor 创建操作: 检查模型中所有创建 torch.Tensor 的地方，例如 torch.ones(), torch.zeros(), torch.rand() 等。 确保这些操作都指定了正确的设备。 如果没有显式指定设备，默认会在 CPU 上创建 Tensor。
- to() 方法的使用: 检查是否正确地使用了 .to(device) 方法将 Tensor 移动到 CUDA 设备。 确保所有输入 Tensor 和模型参数都在 CUDA 设备上。
- 硬编码的设备信息: 检查模型代码中是否存在任何硬编码的 torch.device('cpu')。 如果存在，需要将其修改为使用正确的 CUDA 设备。
2. 模型加载和设备设置
确保在加载 TorchScript 模型后，将其移动到 CUDA 设备。
import torch
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 加载 TorchScript 模型
model = torch.jit.load('model_scripted.pt', map_location=device)
model.to(device) # 将整个模型移动到 CUDA 设备
model.eval() # 设置为评估模式3. 输入数据设备设置
确保所有输入数据（Tensor）在传递给模型之前都已移动到 CUDA 设备。
image = torch.rand(1, 4, 300, 201).to(device) text1 = torch.rand(1, 25).long().to(device) text2 = torch.rand(1, 25).long().to(device) # 将数据传递给模型 out = model(image, text1, text2)
4. 模型保存时的设备设置
在保存 TorchScript 模型之前，确保模型和所有相关数据都在 CUDA 设备上。 这可以通过在 tracing 之前将模型移动到 CUDA 设备来实现。
import torch
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 确保模型在 CUDA 设备上
model.to(device)
# 创建在 CUDA 设备上的示例输入
image = torch.rand(1, 4, 300, 201).to(device)
text1 = torch.rand(1, 25).long().to(device)
text2 = torch.rand(1, 25).long().to(device)
# 使用 CUDA 设备上的示例输入进行 tracing
traced_script_module = torch.jit.trace(model, (image, text1, text2))
# 保存模型
traced_script_module.save('model_scripted.pt')5. C++ 代码中的设备设置
如果在 C++ 中使用 TorchScript 模型，请确保正确地将模型和输入数据移动到 CUDA 设备。
#include#include int main() { torch::Device device = torch::cuda::is_available() ? torch::kCUDA : torch::kCPU; // 加载模型 torch::jit::Module model = torch::jit::load("model_scripted.pt", device); // 创建输入 Tensor 并移动到 CUDA 设备 torch::Tensor inputs = torch::randn({1, 4, 300, 201}).to(device); // 运行模型 torch::Tensor output = model.forward({inputs}).toTensor(); std::cout << output.device() << std::endl; return 0; }
注意事项:
检查 CUDA 是否可用: 在移动模型和数据到 CUDA 设备之前，始终检查 CUDA 是否可用，以避免在没有 GPU 的情况下出现错误。
map_location 参数: 在加载模型时，使用 map_location 参数指定设备。
-
模型参数的设备: 可以通过遍历模型的参数来检查它们是否在 CUDA 设备上。
for param in model.parameters(): print(param.device)
总结:
解决 TorchScript 模型设备不一致问题的关键在于确保模型的所有部分（包括模型本身、输入数据和中间计算结果）都在同一设备上运行。通过仔细检查模型代码、正确设置设备信息和使用适当的 to() 方法，可以有效地解决此问题。如果在解决问题时遇到困难，请提供更多的代码片段和错误信息，以便更好地进行分析和诊断。
