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 ...
原文：[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文件中聲明 推薦使用前者進行聲明，因為后者可能會出現失效的情況。 多GPU模型加載 其次，要將模型分發到不同的GPU。 當然這里只是涉及到 ...
2020-06-01 15:13 0 2303 推薦指數：
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