原文:[深度學習] Pytorch(三)—— 多/單GPU、CPU,訓練保存、加載模型參數問題

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訓練保存模型參數 CPU加載使用模型 多GPU訓練模型 單GPU加載使用模型 多GPU訓練保存模型參數 多GPU加 ...

2019-10-20 15:04 0 1359 推薦指數:

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使用Pytorch在多GPU保存加載訓練模型參數遇到的問題

  最近使用Pytorch學習一個深度學習項目,在模型保存加載過程中遇到了問題,最終通過在網卡查找資料得已解決,故以此記之,以備忘卻。   首先,是在使用多GPU進行模型訓練的過程中,在保存模型參數時,應該使用類似如下代碼進行保存:   torch.save ...

Fri Apr 10 19:03:00 CST 2020 0 1510
pytorch保存加載cpu,GPU,以及多GPU模型

https://www.jianshu.com/p/4905bf8e06e5 上面這個鏈接主要給出了PyTorch如何保存加載模型 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模型參數會多出‘module.’這個前綴,所以有 ...

Tue Mar 19 01:09:00 CST 2019 0 587
pytorch GPU訓練好的模型使用CPU加載

torch.load('tensors.pt') # 把所有的張量加載CPU中 torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage) # 把所有的張量加載GPU 1中 torch.load ...

Sun Feb 16 23:04:00 CST 2020 0 703
深度學習PyTorch,TensorFlow中GPU利用率較低,CPU利用率很低,且模型訓練速度很慢的問題總結與分析

第一是增加batch size,增加GPU的內存占用率,盡量用完內存,而不要剩一半,空的內存給另外的程序用,兩個任務的效率都會非常低。 第二,在數據加載時候,將num_workers線程數設置稍微大一點,推薦是8,16等,且開啟pin_memory=True。不要將整個任務放在主進程里面做 ...

Tue Aug 31 00:14:00 CST 2021 0 93
[python][pytorch]多GPU下的模型保存加載

說明 在模型訓練的時候,往往使用的是多GPU的環境;但是在模型驗證或者推理階段,往往使用單GPU甚至CPU進行運算。那么中間有個保存加載的過程。下面來總結一下。 多GPU進行訓練 首先設置可見的GPU數量,有兩種方式可以聲明: 在shell腳本中聲明: 在py文件中 ...

Mon Jun 01 23:13:00 CST 2020 0 2303
 
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