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 ...
本節簡單總結Pytorch中常見的 大歸一化 模型如何保存並加載 以及模型如何實現微調,pytorch中多GPU的使用。 文中思維導圖采用MindMaster軟件,Latex公式采用在線編碼器 目錄 .Pytorch中封裝的 大歸一化 BN LN IN GN 為什么要采用Normalization 這 大歸一化之間的異同點 相同點 不同點 具體使用 BatchNorm LayerNorm Ins ...
2020-07-20 17:21 0 579 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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
本章代碼: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_save.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch ...
[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 ...