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 ...
前提: 模型参数和结构是分别保存的 构建模型 load model graph model MODEL 加载模型参数 load model state dict model.load state dict k.replace module. , :v for k,v in torch.load config.model path, map location config.device .items ...
2019-11-20 10:52 0 803 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 ...
1.首先官网上下载libtorch,放到当前项目下 2.将pytorch训练好的模型使用torch.jit.trace导出为.pt格式 torchscript加载.pt模型 CMakeLists.txt编译 运行 ...
主要的解决思路有三个: 使用DJL框架,把pytorch模型转化成在java中能用的模型。 参考:https://blog.csdn.net/weixin_43401230/article/details/126021623 https://docs.djl.ai ...
转自:https://blog.csdn.net/Vivianyzw/article/details/81061765 东风的地方 1. 直接加载预训练模型 在训练的时候可能需要中断一下,然后继续训练,也就是简单的从保存的模型中加载参数权重 ...
https://blog.csdn.net/weixin_44388679/article/details/107458536 https://blog.csdn.net/u014432647/ar ...
本节涉及点: 从命令行参数读取需要预测的数据 从文件中读取数据进行预测 从任意字符串中读取数据进行预测 一、从命令行参数读取需要预测的数据 训练神经网络是让神经网络具备可用性,真正使用神经网络时,需要对新的输入数据进行预测, 这些输入数据 不像训练数据那样是有目标值 ...
原文链接 保存训练好的模型的代码如下: 使用时,代码如下: y即为输出的结果 ...
保存模型: 加载模型: 这样会出现一个问题,即明明指定了某张卡,但总有一个模型的显存多出来,占到另一张卡上,很烦人,看到知乎有个方法可以解决 https://www.zhihu.com/question/67209417/answer/355059967 说是 ...