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多卡训练转换到单卡训练，在保存模型时发生了错误：torch.nn.modules.module.ModuleAttributeError: 'VGG' object has no attribute 'module'后来发现是保存模型的时候用了torch.module.statedict()stateG = {'model': netG.module.cpu().state_dict(), 'op
多卡训练转换到单卡训练，在保存模型时发生了错误：torch.nn.modules.module.ModuleAttributeError: 'VGG' object has no attribute 'module'后来发现是保存模型的时候用了torch.module.statedict()stateG = {'model': netG.module.cpu().state_dict(), 'op
多卡训练转换到单卡训练，在保存模型时发生了错误：torch.nn.modules.module.ModuleAttributeError: 'VGG' object has no attribute 'module'后来发现是保存模型的时候用了torch.module.statedict()stateG = {'model': netG.module.cpu().state_dict(), 'op
背景：最近在网上搜索如何画深度学习神经网络图的时候，发现有人推荐了Gituhub上的开源latex画图神器PlotNeuralNet，但是由于服务器远在上海不甚方便，就下载到自己的windows10电脑上方便之后画图写论文，没想到按照作者所说的流程走的时候遇到了一大堆坑，看了网上很多帖子才自己总结出来，给大家分享一下。使用流程提示：这里描述项目中遇到的问题：1.首先下载Miktex;并且电脑上应该
最近在学习在服务器的ubuntu环境上配置用多个显卡训练，之前只用一个显卡训练实在是太慢了点先看看服务器上有几个显卡：nvidia-smi即可得到具体的显卡信息：每个显卡之前有对应的编号。然后得知自己服务器上总共有多少显卡后，插入以下代码：#一机多卡设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3'#所有的显卡，共计四块device_ids = [0,