pytorch使用cpu加载gpu训练的模型 只有使用一块gpu训练的模型才可以使用该方法: 就是加载模型的时候在后面加上一个参数map_location='cpu'。然后把所有的.cuda()方法删掉。 多块gpu训练的模型转cpu参考:https://blog.csdn.net/c654528593/article/details/81539441......
pytorch_torchrun_FSDP.py requirements.txt utils.py README pytorch单精度、半精度、混合精度、单卡、多卡(DP / DDP)、FSDP、DeepSpeed模型训练、模型保存、模型推理、onnx导出、onnxruntime推理等示例代码,并对比不同方法的训练速度以及GPU内存的使用。
高性能的GPU:如果您想加速模型训练,您需要一个高性能的GPU。我们建议使用NVIDIA GeForce RTX 30系列或更高级别的GPU。 安装Python和必要的库:您需要安装Python,并安装用于搭建和训练神经网络模型的库,如TensorFlow或PyTorch,以及用于加载预训 发布于 2023-05-29 20:41・IP 属地广东 ...