to(device)赋值踩坑

参考：pytorch Tensor.to(device)和model.to(device) 的区别_module.to-优快云博客

遇到的问题：

用accelerator包（v 0.23.0) 对 pytorch架构下的model进行部署时，发现部署后model变为None了，部署前 model 实例化正常，debug一圈下来发现是问题在accelerator里面的代码：

# accelerate/accelerator.py /Accelerator/prepare_model
model = model.to(self.device)

 这行代码后model就变为none了，但这其实和accelerator包没关系，是这行代码与我的模型实例之间的问题，我作了个单独测试：

encoder = build_models(opt)
encoder = encoder.to(accelerator.device) # device是cuda：x
print(type(encoder))

1）to（device）后不赋值就没问题，或者2）用其他的模型也没问题，所以就是这个模型实例化与这行代码之间可能有python底层的什么bug?? 我没再细查了，因为网上查不到相关的资料，就连我这个问题我都很难查到，碰巧看到参考博客才发现了解决方法，但至于它为什么会这样，不懂。

解决方案一

model.to(device)后不赋值

更新解决方案二：问题源找到了

在之后的调试中发现了模型的关键点在于：使用了PositionalEncoding，其中用到register_buffer，详情见：

RuntimeError: unsupported operation: some elements of the input tensor and the written-to tensor ref-优快云博客

把这里改了之后，to（device）赋值就没问题了。