torchvision 下载的 `pretrain` 模型路径

使用 torchvision 来直接下载 pretrained 模型，有时候服务器的下载速度很慢，不如直接下载到本地之后传上去，但是问题来了，torchvision 模型下载后的存放路径是什么呢？

import torchvision.models as models
model = models.alexnet(pretrained=True)

在这里插入图片描述

可以看到源码中是定义的这个位置，如果是 MAC 系统，那么 $XDG_CACHE_ HOME/ 这个位置就是
```
cd ~/.cache/
```
所以 $XDG_CACHE_ HOME/ torch 位置就是
```
cd ~/.cache/torch
```
在这里面的 checkpoints 下面就是所有下载的模型了

cuda 版本一定要适配

我最近在自己重写 rcnn 的代码，然后默认 torch 的版本是 1.4，然后我的设备 gpu 的 cuda 版本是 11.1
我在进行训练的时候，model.to(device) 好久都没反应，不报错。
经过一步步 debug，发现这个版本上掉以轻心了，重新安装 pytorch 的 10.1 版本，cuda 11.1 就可以了

多 cuda 训练 `DataParallel` 使用须知

很多人都会使用 torch.nn.DataParallel 进行多卡联合训练
但是今天我在设置多卡训练的时候报错： AssertionError: Invalid device id
我运行的时候 0,1,6,7 卡被占用。所以我的 device 设置如下：

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2,3,4,5"

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.to(device)
if torch.cuda.device_count() > 1:
     print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!")
     model = DataParallel(model
                          , device_ids=[int(i) for i in args.device.split(',')]
                          )

AssertionError: Invalid device id

在这里插入图片描述

经过查阅资料发现：
设置 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2,3,4,5" 相当于告诉机器，我现在使用这四个设备，那么这四个设备的 device_id 就分别变成了 0, 1, 2, 3 所以代码应该写成下面这样：因为使用 DataParallel 的时候要求必须从设备 0 开始，所以我们需要想办法将我们调用的设备设置成从 0 编号开始

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2,3,4,5"

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.to(device)
if torch.cuda.device_count() > 1:
     print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!")
     model = DataParallel(model
                          , device_ids=[0,1,2,3]
                          )