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 ...
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 中 torch.load tensors.pt , map location lambda storage, loc: storage.cuda 把張量從GPU 移動到 ...
2020-02-16 15:04 0 703 推薦指數:
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 ...
1.首先官網上下載libtorch,放到當前項目下 2.將pytorch訓練好的模型使用torch.jit.trace導出為.pt格式 torchscript加載.pt模型 CMakeLists.txt編譯 運行 ...
前提: 模型參數和結構是分別保存的 1、 構建模型(# load model graph) model = MODEL() 2、加載模型參數(# load model state_dict) model.load_state_dict ...
[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 ...
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 ...
主要的解決思路有三個: 使用DJL框架,把pytorch模型轉化成在java中能用的模型。 參考:https://blog.csdn.net/weixin_43401230/article/details/126021623 https://docs.djl.ai ...
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 ...