Pytorch-モデルをgpuまたはcpuにロード

多くの場合、gpuでモデルを訓練しますが、inferenceではgpuを使用したくないです.あるいは別のgpuで使いたいのですが、どうすればいいのでしょうか.
loadの時にdeviceを選択する必要があります.
モデルのパラメータ(model.state_dict()をファイルmodelに保存します.pth中.
1、cpu->cpuまたはgpu->gpu
この状況は最も簡単です.

checkpoint = torch.load('model.pth')

model.load_state_dict(checkpoint)

2、cpu->gpu1

checkpoint=torch.load('model.pth', map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(1))
model.load_state_dict(checkpoint)

3、gpu 0 -> gpu 1

checkpoint=torch.load('model.pth', map_location={'cuda:0':'cuda:1'})
model.load_state_dict(checkpoint)

4、gpu -> cpu

checkpoint=torch.load('model.pth', map_location=lambda storage, loc: storage)
model.load_state_dict(checkpoint)