原文:Pytorch中利用GPU训练,CPU测试

要先利用GPU训练,CPU测试,那么在模型训练时候,是能保存模型的参数而不能保存整个模型,可见Pytorch模型保存机制便可以学会模型的保存 加载 测试 这里主要讲一点重要的,即在pytorch . 的版本中训练模型保存时,不能直接使用 否则,在CPU测试时,由于版本的不兼容会导致出错,正确使用如下: 而后,在模型加载时候,要限定map location cpu的加载: GPU下训练的模型即可方便 ...

2020-11-21 15:30 0 1302 推荐指数:

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PytorchGPU训练指北

前言 在数据越来越多的时代,随着模型规模参数的增多,以及数据量的不断提升,使用多GPU训练是不可避免的事情。Pytorch在0.4.0及以后的版本已经提供了多GPU训练的方式,本文简单讲解下使用PytorchGPU训练的方式以及一些注意的地方。 这里我们谈论 ...

Wed Jul 17 01:44:00 CST 2019 0 2004
深度学习PyTorch,TensorFlowGPU利用率较低,CPU利用率很低,且模型训练速度很慢的问题总结与分析

第一是增加batch size,增加GPU的内存占用率,尽量用完内存,而不要剩一半,空的内存给另外的程序用,两个任务的效率都会非常低。 第二,在数据加载时候,将num_workers线程数设置稍微大一点,推荐是8,16等,且开启pin_memory=True。不要将整个任务放在主进程里面做 ...

Tue Aug 31 00:14:00 CST 2021 0 93
深度学习PyTorchGPU利用率较低,CPU利用率很低

参考链接:https://blog.csdn.net/qq_32998593/article/details/92849585 总结一下,第一是增加batch size,增加GPU的内存占用率,尽量用完内存,而不要剩一半,空的内存给另外的程序用,两个任务的效率都会非常低。 第二,在数据加载 ...

Mon Sep 09 18:32:00 CST 2019 0 5166
pytorch GPU训练好的模型使用CPU加载

torch.load('tensors.pt') # 把所有的张量加载到CPU torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage) # 把所有的张量加载到GPU 1 torch.load ...

Sun Feb 16 23:04:00 CST 2020 0 703
pytorch tensor在CPUGPU之间转换

1. CPU tensor转GPU tensor: cpu_imgs.cuda()2. GPU tensor 转CPU tensor: gpu_imgs.cpu()3. numpy转为CPU tensor: torch.from_numpy( imgs )4.CPU tensor转为 ...

Sat Aug 29 18:07:00 CST 2020 0 1242
PytorchGPU训练

PytorchGPU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 ...

Wed Jan 30 00:24:00 CST 2019 2 7769
pytorchGPU 训练

)model.to(device) 这样模型就会在gpu 0, 1, 2 上进行训练 ...

Tue Jan 21 02:08:00 CST 2020 0 672
 
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