PyTorch 多GPU下模型的保存与加载（踩坑笔记）
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 ...
原文：[python][pytorch]多GPU下的模型保存与加载
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文件中声明 推荐使用前者进行声明，因为后者可能会出现失效的情况。 多GPU模型加载 其次，要将模型分发到不同的GPU。 当然这里只是涉及到 ...
2020-06-01 15:13 0 2303 推荐指数：
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