最近使用Pytorch在学习一个深度学习项目,在模型保存和加载过程中遇到了问题,最终通过在网卡查找资料得已解决,故以此记之,以备忘却。 首先,是在使用多GPU进行模型训练的过程中,在保存模型参数时,应该使用类似如下代码进行保存: torch.save ...
https: www.jianshu.com p bf e e 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,所以有时要加上有时要去掉。 ...
2019-03-18 17:09 0 587 推荐指数:
最近使用Pytorch在学习一个深度学习项目,在模型保存和加载过程中遇到了问题,最终通过在网卡查找资料得已解决,故以此记之,以备忘却。 首先,是在使用多GPU进行模型训练的过程中,在保存模型参数时,应该使用类似如下代码进行保存: torch.save ...
说明 在模型训练的时候,往往使用的是多GPU的环境;但是在模型验证或者推理阶段,往往使用单GPU甚至CPU进行运算。那么中间有个保存和加载的过程。下面来总结一下。 多GPU进行训练 首先设置可见的GPU数量,有两种方式可以声明: 在shell脚本中声明: 在py文件中 ...
[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 ...
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 ...
这几天在一机多卡的环境下,用pytorch训练模型,遇到很多问题。现总结一个实用的做实验方式: 多GPU下训练,创建模型代码通常如下: 官方建议的模型保存方式,只保存参数: 其实,这样很麻烦,我建议直接保存模型(参数+图): 这样做很实用,特别是我们需要反复建模和调试 ...
pytorch-模型保存和加载 目录 pytorch-模型保存和加载 保存模型 加载模型 部分权重的加载 案例 加载模型参数和选择是由保存的模型数据结构决定,故先要确定保存模型模型的方法 ...
() state_dict()获取模型参数.load_state_dict()加载模型参数 读写Te ...
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 ...