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 epoch :epoch, state dict :model.module.state dict , optimizer :optimizer. ...
2020-04-10 11:03 0 1510 推荐指数：
[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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
() state_dict()获取模型参数.load_state_dict()加载模型参数 读写Te ...
Pytorch 保存模型与加载模型 PyTorch之保存加载模型 参数初始化参 数的初始化其实就是对参数赋值。而我们需要学习的参数其实都是Variable，它其实是对Tensor的封装，同时提供了data，grad等借口，这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值 ...
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 ...
