torch.load('tensors.pt') # 把所有的張量加載到CPU中 torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage) # 把所有的張量加載到GPU 1中 torch.load ...
假設我們只保存了模型的參數 model.state dict 到文件名為modelparameters.pth, model Net . cpu gt cpu或者gpu gt gpu: checkpoint torch.load modelparameters.pth model.load state dict checkpoint . cpu gt gpu . gpu gt gpu . gpu ...
2018-07-14 23:47 0 5898 推薦指數:
torch.load('tensors.pt') # 把所有的張量加載到CPU中 torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage) # 把所有的張量加載到GPU 1中 torch.load ...
[深度學習] Pytorch(三)—— 多/單GPU、CPU,訓練保存、加載預測模型問題 上一篇實踐學習中,遇到了在多/單個GPU、GPU與CPU的不同環境下訓練保存、加載使用使用模型的問題,如果保存、加載的上述三類環境不同,加載時會出錯。就去研究了一下,做了實驗,得出以下結論: 多/單GPU ...
要先利用GPU訓練,CPU測試,那么在模型訓練時候,是能保存模型的參數而不能保存整個模型,可見Pytorch模型保存機制便可以學會模型的保存、加載、測試 💥這里主要講一點重要的,即在pytorch 1.6的版本中訓練模型保存時,不能直接使用 否則,在CPU測試時,由於版本的不兼容會導致 ...
1. 如何進行遷移 對模型和相應的數據進行.cuda()處理。通過這種方式,我們就可以將內存中的數據復制到GPU的顯存中去。從而可以通過GPU來進行運算了。 1.1 判定使用GPU 下載了對應的GPU版本的Pytorch之后,要確保GPU ...
https://www.jianshu.com/p/4905bf8e06e5 上面這個鏈接主要給出了PyTorch如何保存和加載模型 今天遇到了單GPU保存模型,然后多GPU加載模型出現錯誤的情況。在此記錄。 由於多GPU的模型參數會多出‘module.’這個前綴,所以有 ...
最近遇到一個問題,發下gpu訓練的模型在cpu下不能跑,很難受。結果發現原來是自己使用了DataParallel的問題,我保存的是整個模型。 model=DataParalle(model)torch.save(‘xx.pkl’,model) 然后把模型copy到自己電腦上用cpu跑 ...
pytorch------cpu與gpu load時相互轉化 torch.load(map_location=)學習 將gpu改為cpu時,遇到一個報錯:RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device ...
將gpu改為cpu時,遇到一個報錯: RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running ...