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 ...
本节简单总结Pytorch中常见的 大归一化 模型如何保存并加载 以及模型如何实现微调,pytorch中多GPU的使用。 文中思维导图采用MindMaster软件,Latex公式采用在线编码器 目录 .Pytorch中封装的 大归一化 BN LN IN GN 为什么要采用Normalization 这 大归一化之间的异同点 相同点 不同点 具体使用 BatchNorm LayerNorm Ins ...
2020-07-20 17:21 0 579 推荐指数:
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 ...
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 ...
pytorch的模型和参数是分开的,可以分别保存或加载模型和参数。 pytorch有两种模型保存方式:一、保存整个神经网络的的结构信息和模型参数信息,save的对象是网络net 二、只保存神经网络的训练模型参数,save的对象是net.state_dict() 对应两种保存模型的方式 ...
在模型完成训练后,我们需要将训练好的模型保存为一个文件供测试使用,或者因为一些原因我们需要继续之前的状态训练之前保存的模型,那么如何在PyTorch中保存和恢复模型呢? 方法一(推荐): 第一种方法也是官方推荐的方法,只保存和恢复模型中的参数。 保存 torch.save ...
pytorch的模型和参数是分开的,可以分别保存或加载模型和参数。 1、直接保存模型 # 保存模型 torch.save(model, 'model.pth') # 加载模型 model = torch.load('model.pth ...
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 ...
本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_save.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch ...
[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 ...