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 on a CPU only machine, please use torch.load with map locati ...
2019-02-21 16:56 0 11107 推薦指數:
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 ...
torch.load()的作用:從文件加載用torch.save()保存的對象。 api: torch.load(f, map_location=None, pickle_module=<module 'pickle' from '/opt ...
Pytorch:模型的保存與加載 torch.save()、torch.load()、torch.nn.Module.load_state_dict() Pytorch 保存和加載模型后綴:.pt 和.pth 1 torch.save() [source]保存一個序列化(serialized ...
在pytorch中load模型,出現CUDA ERROR:out of memory,基本有下面三個原因: CUDA顯存不足 解決辦法:換成顯存更大的顯卡 顯卡被占用 當存在多個顯卡時,pytorch默認使用0號顯卡,當0號顯卡被占用時,即使1號顯卡空閑仍然會報錯 解決辦法:讓其他顯卡不可 ...
https://pytorch123.com/ThirdSection/SaveModel/ 這個鏈接非常的詳細! 1、#保存整個網絡 torch.save(net, PATH) # 保存網絡中的參數, 速度快,占空間少 torch.save(net.state_dict(),PATH) #------------------------------------------------- ...
原因:保存下來的模型和參數不能在沒有類定義時直接使用。 Pytorch使用Pickle來處理保存/加載模型,這個問題實際上是Pickle的問題,而不是Pytorch。 解決方法也非常簡單,只需顯式地導入類定義。即將包含類定義的文件復制粘貼到與要運行的文件同一文件夾下,再import Class ...
我用GPU訓練了一個模型,想在本機(只有CPU)加載測試時出錯: 根據提示,給torch.load()添加 map_location=torch.device('cpu') 參數即可 ...