load_state_dict后GPT2模型输出异常求助：参数一致但表现不同

核心原因 #

使用device_map='auto'加载的model，其内部的transformer.forward函数被Accelerate库做了适配设备映射的重载修改；而手动创建的model2使用的是GPT2原生的forward实现。尽管二者参数完全一致，但不同的forward执行逻辑导致了输出和loss的差异。

解决方案 #

• 方案1：统一模型加载方式
  直接用AutoModelForCausalLM.from_pretrained加载model2，并指定相同的device_map参数，确保二者使用完全一致的模型结构和forward逻辑：

  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
      "gpt2",
      device_map='auto',
  )
  model2 = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
      "gpt2",
      device_map='auto',
  )
  

• 方案2：复用原模型的forward函数
  直接将model2的transformer.forward替换为model的对应函数，强制统一执行逻辑：

  model2.transformer.forward = model.transformer.forward
  

• 方案3：放弃device_map，手动指定设备
  如果不需要多设备映射，直接用.to("cuda")加载原模型，让两个模型都使用原生GPT2的forward实现：

  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2").to("cuda")
  model2 = GPT2LMHeadModel(model.config).to("cuda")
  model2.load_state_dict(model.state_dict())
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者han mo