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 ...
這幾天在一機多卡的環境下,用pytorch訓練模型,遇到很多問題。現總結一個實用的做實驗方式: 多GPU下訓練,創建模型代碼通常如下: 官方建議的模型保存方式,只保存參數: 其實,這樣很麻煩,我建議直接保存模型 參數 圖 : 這樣做很實用,特別是我們需要反復建模和調試的時候。這種情況下模型的加載很方便,因為模型的圖已經和參數保存在一起,我們不需要根據不同的模型設置相應的超參,更換對應的網絡結構,如 ...
2019-10-21 00:26 0 5764 推薦指數:
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 ...
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 ...
本章代碼: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_save.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch ...
在模型完成訓練后,我們需要將訓練好的模型保存為一個文件供測試使用,或者因為一些原因我們需要繼續之前的狀態訓練之前保存的模型,那么如何在PyTorch中保存和恢復模型呢? 方法一(推薦): 第一種方法也是官方推薦的方法,只保存和恢復模型中的參數。 保存 torch.save ...
pytorch的模型和參數是分開的,可以分別保存或加載模型和參數。 1、直接保存模型 # 保存模型 torch.save(model, 'model.pth') # 加載模型 model = torch.load('model.pth ...
1 torch.Tensor 操作函數 原位修改 PyTorch中,在對tensor進行操作的一個函數后加下划線,則表明這是一個in-place類型函數,直接修改該tensor. 檢查模型和數據所在設備: 復制張量 Operation New ...
pytorch的模型和參數是分開的,可以分別保存或加載模型和參數。 pytorch有兩種模型保存方式:一、保存整個神經網絡的的結構信息和模型參數信息,save的對象是網絡net 二、只保存神經網絡的訓練模型參數,save的對象是net.state_dict() 對應兩種保存模型的方式 ...