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 ...
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训练保存模型参数 CPU加载使用模型 多GPU训练模型 单GPU加载使用模型 多GPU训练保存模型参数 多GPU加 ...
2019-10-20 15:04 0 1359 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 ...
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 ...
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 ...
第一是增加batch size,增加GPU的内存占用率,尽量用完内存,而不要剩一半,空的内存给另外的程序用,两个任务的效率都会非常低。 第二,在数据加载时候,将num_workers线程数设置稍微大一点,推荐是8,16等,且开启pin_memory=True。不要将整个任务放在主进程里面做 ...
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() 1. cpu -> cpu或者gpu -> gpu: checkpoint = torch.load ...
本文用于记录如何进行 PyTorch 所提供的预训练模型应如何加载,所训练模型的参数应如何保存与读取,如何冻结模型部分参数以方便进行 fine-tuning 以及如何利用多 GPU 训练模型。 Update 2021.10.11 : 向大家推荐一个预训练模型的论文库,不仅可以查看相关的论文 ...
Learn From: Pytroch 官方Tutorials Pytorch 官方文档 环境:python3.6 CUDA10 pytorch1.3 vscode+jupyter扩展 结果: ...
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 ...