ModelScope中，这里是使用多张gpu进行训练，如果想要cpu要怎么进训练？

如果你想使用单张或多张 CPU 进行训练，你可以在运行 ModelScope 训练脚本时指定 CPU 标志。
对于单张 CPU 训练，你可以使用 device 参数来指定 cpu。以下是示例命令：

python train.py --device cpu

对于多张 CPU 训练，你可以使用 num_workers 参数来指定并行的数量。以下是示例命令：

python train.py --num_workers 8

如果你想在CPU上进行训练，你需要将模型的所有操作都转换为CPU操作。这包括所有的矩阵运算、神经网络的前向和反向传播等。

具体来说，你需要将所有的torch.cuda.*函数替换为torch.*函数，将所有的.cuda()方法调用替换为.cpu()方法调用。

例如，如果你有一个在GPU上定义的变量x = torch.randn(10, 10).cuda()，你需要将其转换为在CPU上定义的变量x = torch.randn(10, 10)。

同样，如果你有一个在GPU上定义的模型model = Model().cuda()，你需要将其转换为在CPU上定义的模型model = Model()。

请注意，由于CPU的计算能力远小于GPU，因此在CPU上进行训练可能需要更长的时间。此外，某些模型可能无法在CPU上有效地运行，因为这些模型依赖于GPU的并行计算能力。

要不torch您也重装一下试试。刚开始准备环境稍微麻烦一些。环境变量设置了吧设置了要重启———此回答整理自钉群：魔搭ModelScope开发者联盟群 ①