Seq2Seq模型GPU与CPU输出差异原因排查（权重及编码器输出一致）

针对你遇到的google/roberta2roberta_L-24_wikisplit模型在GPU上输出乱码、CPU正常的问题，结合你已确认权重和编码器输出一致的情况，可从以下方向排查：

• 强制模型进入评估模式
  推理时未将模型切换到评估模式，会导致训练相关层（如Dropout、LayerNorm的训练态行为）在GPU/CPU上产生不同的随机表现。在加载模型后添加：

  model.eval()
  

  这是最可能导致该问题的原因，训练模式下的随机性会直接破坏解码器的输出稳定性。

• 确保设备完全对齐
  确认模型和输入张量都正确迁移到GPU，避免部分张量仍在CPU上计算：

  device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
  model = model.to(device)
  input_ids = input_ids.to(device)
  

• 关闭混合精度与TF32加速
  GPU的自动混合精度或TF32浮点加速可能带来精度损失，干扰解码器计算：

  # 关闭TF32加速
  torch.backends.cudnn.allow_tf32 = False
  # 生成时禁用混合精度
  output_ids = model.generate(input_ids, fp16=False)[0]
  

• 统一生成参数
  显式指定generate的参数，避免设备间默认参数的隐性差异，例如：

  output_ids = model.generate(
      input_ids,
      max_length=200,
      num_beams=1,
      do_sample=False,
      temperature=1.0,
      top_p=1.0
  )[0]
  

• 检查CUDA与PyTorch版本兼容性
  不匹配的CUDA和PyTorch版本可能导致底层算子计算异常，建议使用PyTorch官方推荐的对应版本组合，避免跨大版本混用。

• 清空GPU缓存
  残留的GPU缓存可能干扰模型计算，推理前执行：

  torch.cuda.empty_cache()
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Naveen Singh