最近使用Pytorch在學習一個深度學習項目,在模型保存和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 ...
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:
最近使用Pytorch在學習一個深度學習項目,在模型保存和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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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() 1. cpu -> cpu或者gpu -> gpu: checkpoint = torch.load ...
本文用於記錄如何進行 PyTorch 所提供的預訓練模型應如何加載,所訓練模型的參數應如何保存與讀取,如何凍結模型部分參數以方便進行 fine-tuning 以及如何利用多 GPU 訓練模型。 Update 2021.10.11 : 向大家推薦一個預訓練模型的論文庫,不僅可以查看相關的論文 ...
Learn From: Pytroch 官方Tutorials Pytorch 官方文檔 環境:python3.6 CUDA10 pytorch1.3 vscode+jupyter擴展 結果: ...
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。那么中間有個保存和加載的過程。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 ...