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 ...
本章代码: https: github.com zhangxiann PyTorch Practice blob master lesson cuda use.py https: github.com zhangxiann PyTorch Practice blob master lesson multi gpu.py 这篇文章主要介绍了 GPU 的使用。 在数据运算时,两个数据进行运算,那么它 ...
2020-09-19 11:18 0 2754 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 ...
pytorch使用horovod多gpu训练 pytorch在Horovod上训练步骤分为以下几步: 完整示例代码如下,在imagenet上采用resnet50进行训练 ...
[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 ...
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 ...
仅针对单服务器多gpu 数据并行 而不是 多机器分布式训练 一、官方思路包装模型 这是pytorch ...
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 ...
Pytorch Keras 注意:先安装tensorflow-gpu版本,再安装keras,这样keras才能使用GPU加速。 TensorFlow ...
Pytorch多GPU训练 临近放假, 服务器上的GPU好多空闲, 博主顺便研究了一下如何用多卡同时训练 原理 多卡训练的基本过程 首先把模型加载到一个主设备 把模型只读复制到多个设备 把大的batch数据也等分到不同的设备 最后将所有设备计算得到的梯度合并更新 ...