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 ...
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 中 torch.load tensors.pt , map location lambda storage, loc: storage.cuda 把张量从GPU 移动到 ...
2020-02-16 15:04 0 703 推荐指数:
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 ...
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 ...
前提: 模型参数和结构是分别保存的 1、 构建模型(# load model graph) model = MODEL() 2、加载模型参数(# load model state_dict) model.load_state_dict ...
[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 ...
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 ...
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 ...
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 ...