讲道理,两台机器都是 4090 的卡,python 和 torch 的版本的也都配置的相同,怎么会这样?? 经过几番 debug,终于找到了罪魁祸首:torch.load() 和 load_state_dict()。先说结论: 如果你的 model 在 load_state_dict(state)时已经在 gpu 上(如 gpu:0),而state 在另一个 gpu 上(如 gpu:1),那么 load_...
这种方式虽然代码看起来较state_dict方式要简洁,但是灵活性会差一些。因为torch.save()函数使用Python的pickle模块进行序列化,但pickle无法保存模型本身,而是保存包含类的文件路径,该文件会在模型加载时使用。所以当在其他项目对模型进行重构之后,就可能会出现意想不到的错误。 4. 保存和加载checkpoint用于继续训练或推理...
python import torch import torch.nn as nn # 定义一个简单的神经网络模型 class SimpleModel(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleModel, self).__init__() self.fc = nn.Linear(10, 1) def forward(self, x): return self.fc(x) # 创建模型实例 model = SimpleModel() # 假设我们有...
Python load from load state dict Python中的load_state_dict方法详解 在深度学习中,我们经常需要保存和加载模型的状态,以便在需要时重新使用。在Pytorch中,我们可以使用load_state_dict()方法来加载模型的状态字典。这个方法非常有用,可以帮助我们快速恢复模型的训练状态,或者在不同的设备上使用同一个模型。 load_st...
在PyTorch中,我们经常需要加载已经训练好的模型参数,以便进行后续的预测或者微调。在这个过程中,我们可以使用load和load_state_dict两种方法来实现参数的加载,但它们之间有一些区别。 load方法 load方法是一种简便的方式,可以直接加载整个模型的参数。这种方法会将整个模型的结构以及参数都加载进来,适用于模型结构和参数都...
标签: python , pytorch , 深度学习 推荐该文 关注博主关注博主 收藏本文 分享微信 Keep_Silent 粉丝- 0 关注- 6 +加关注 0 0 « 上一篇: pytorch学习001- -如何保存模型 » 下一篇: pytorch学习003- -如何导出c++中可用的pytorch模型 posted @ 2022-01-13 16:18 Keep_Silent 阅读(141) ...
Pytorch中如何存储与读取模型:torch.save、torch.load与state_dict对象 1. 读写Tensor 我们可以直接使用save函数和load函数分别存储和读取Tensor。save使用Python的pickle实用程序将对象进行序列化,然后将序列化的对象保存到disk,使用save可以保存各种对象,包括模型、张量和字典等。而load使用pickle unpickle工具将pickle的...
保存一个序列化(serialized)的目标到磁盘。函数使用了Python的pickle程序用于序列化。模型(models),张量(tensors)和文件夹(dictionaries)都是可以用这个函数保存的目标类型。 torch.save(obj, f, pickle_module=<module '...'>, pickle_protocol=2) 参数 描述 ...
torch.save函数：用途：用于将模型、张量或字典序列化到磁盘。保存内容：可以保存整个模型和仅权重部分。文件后缀：常用的文件后缀有.pt和.pth。torch.load函数：用途：用于从磁盘加载序列化对象。功能：使用Python的unpickling功能反序列化对象。注意事项：加载时需要注意设备兼容性，可以通过map_location参数...
首先,要清楚几个函数:torch.save、torch.load、state_dict()、load_state_dict()。 先举个例子: import torch model = torch.load('my_model.pth') torch.save(model, 'new_model.pth') 上面的保存和加载函数直接包含了整个模型的结构。但是当你需要灵活加载模型参数时,比如只加载部分参数,那么这种情况...