今天做了一个界面，想到模型预测占据大量的运算，会对界面造成影响，很可能会造成界面卡死。所以另外新开一个进程去预测图片，又考虑到如果在子进程中加载模型，那么每次预测图片都需要进行加载模型这个过程，太浪费时间，于是考虑在主进程中开一个线程加载模型，然后通过管道来讲模型传递到子进程中，然后，代码运行起来后，报错了 ，如下：
cuda runtime error (801) : operation not supported at C:\w\b\windows\pytorch\torch/csrc/generic/StorageSharing.cpp:245 THCudaCheck FAIL file=C:\w\b\windows\pytorch\torch/csrc/generic/StorageSharing.cpp line=245 error=801 : operation not supported这个问题第一次遇见，最后找到解决方法，如下： 首先，在主进程中，我加载模型的时候代码如下：
net = models.resnet().to(device)大家不用关注这里究竟加载了什么模型，只需要知道我在主进程中就把模型放到gpu上了，这也是报错的原因所在，因此，我将代码改成下面这种：
net = models.resnet()然后我再在子进程中将模型放到gpu上，ok，正常运行了。
2020.10.21
