pytorch加载模型指定GPU卡号报错或者指定失败

根据pytorch的文档，在加载模型的时候，可以指定将模型的tensor加载到特定目标GPU上。
加载方法有：

>>> torch.load('tensors.pt')
# 1. Load all tensors onto the GPU 0
>>> torch.load('tensors.pt', map_location=torch.device('cuda:0'))
# 2. Load all tensors onto GPU 1
>>> torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(1))
# 3. Map tensors from GPU 1 to GPU 0
>>> torch.load('tensors.pt', map_location={'cuda:1':'cuda:0'})

实测发现：
方法1 根本就没有加载到目标卡，模型原来在什么卡训练的，还是加载到原来的旧卡号上，因此指定失败。
方法3，代码之间就报错，location.startswith(‘cuda’): AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘startswitch’，分析代码发现这是torch自己的bug! 坑爹的。
方法2： 可以正常的把tensor都加载到cuda1上。