[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 ...
原文：使用Pytorch在多GPU下保存和加載訓練模型參數遇到的問題
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 epoch :epoch, state dict :model.module.state dict , optimizer :optimizer. ...
2020-04-10 11:03 0 1510 推薦指數：
相關推薦
pytorch保存和加載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 ...
[python][pytorch]多GPU下的模型保存與加載
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 ...
pytorch-模型保存和加載
pytorch-模型保存和加載 目錄 pytorch-模型保存和加載 保存模型 加載模型 部分權重的加載 案例 加載模型參數和選擇是由保存的模型數據結構決定，故先要確定保存模型模型的方法 ...
[日常] PyTorch 預訓練模型，保存，讀取和更新模型參數以及多 GPU 訓練模型
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 ...
從頭學pytorch(十二):模型保存和加載
() state_dict()獲取模型參數.load_state_dict()加載模型參數 讀寫Te ...
PyTorch保存模型與加載模型+Finetune預訓練模型使用
Pytorch 保存模型與加載模型 PyTorch之保存加載模型 參數初始化參 數的初始化其實就是對參數賦值。而我們需要學習的參數其實都是Variable，它其實是對Tensor的封裝，同時提供了data，grad等借口，這就意味着我們可以直接對這些參數進行操作賦值 ...
PyTorch 多GPU下模型的保存與加載（踩坑筆記）
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 ...