torch.load('tensors.pt') # 把所有的张量加载到CPU中 torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage) # 把所有的张量加载到GPU 1中 torch.load ...
假设我们只保存了模型的参数 model.state dict 到文件名为modelparameters.pth, model Net . cpu gt cpu或者gpu gt gpu: checkpoint torch.load modelparameters.pth model.load state dict checkpoint . cpu gt gpu . gpu gt gpu . gpu ...
2018-07-14 23:47 0 5898 推荐指数:
torch.load('tensors.pt') # 把所有的张量加载到CPU中 torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage) # 把所有的张量加载到GPU 1中 torch.load ...
[深度学习] Pytorch(三)—— 多/单GPU、CPU,训练保存、加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU、GPU与CPU的不同环境下训练保存、加载使用使用模型的问题,如果保存、加载的上述三类环境不同,加载时会出错。就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU ...
要先利用GPU训练,CPU测试,那么在模型训练时候,是能保存模型的参数而不能保存整个模型,可见Pytorch模型保存机制便可以学会模型的保存、加载、测试 💥这里主要讲一点重要的,即在pytorch 1.6的版本中训练模型保存时,不能直接使用 否则,在CPU测试时,由于版本的不兼容会导致 ...
1. 如何进行迁移 对模型和相应的数据进行.cuda()处理。通过这种方式,我们就可以将内存中的数据复制到GPU的显存中去。从而可以通过GPU来进行运算了。 1.1 判定使用GPU 下载了对应的GPU版本的Pytorch之后,要确保GPU ...
https://www.jianshu.com/p/4905bf8e06e5 上面这个链接主要给出了PyTorch如何保存和加载模型 今天遇到了单GPU保存模型,然后多GPU加载模型出现错误的情况。在此记录。 由于多GPU的模型参数会多出‘module.’这个前缀,所以有 ...
最近遇到一个问题,发下gpu训练的模型在cpu下不能跑,很难受。结果发现原来是自己使用了DataParallel的问题,我保存的是整个模型。 model=DataParalle(model)torch.save(‘xx.pkl’,model) 然后把模型copy到自己电脑上用cpu跑 ...
pytorch------cpu与gpu load时相互转化 torch.load(map_location=)学习 将gpu改为cpu时,遇到一个报错:RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device ...
将gpu改为cpu时,遇到一个报错: RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running ...