当你在 GPU 上训练了一个模型,并使用torch.save()保存了该模型的状态字典(state_dict),然后尝试在一个没有 GPU 的环境中加载该模型时,会引发错误,因为 PyTorch 期望在相同的设备上执行操作。 为了解决这个问题,你可以在没有 GPU 的机器上保存整个模型(而不是仅保存state_dict),这样 PyTorch 会将权重数据移动...
在加载模型之前,我们首先需要一个已经训练好的模型。在训练完成后,我们可以使用torch.save来将其保存到磁盘上。以下是一个简单的示例: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim# 定义一个简单神经网络classSimpleNN(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleNN,self).__init__()self.fc1=nn.Line...
模型 (model)、张量(tensor)和各种对象的字典 (dict)都可以用这个函数保存。 2)torch.load:将 pickled 对象文件反序列化到内存,也便于将数据加载到设备中。 3) torch.nn.Module.load_state_dict():加载模型的参数。 2 state_dict 2.1 state_dict 介绍 PyTorch 中,torch.nn.Module里面的可学习的参数 (weights...
1.模型得保存与加载 1.1序列化与反序列化 1.2 模型保存与加载得两种方式 1.3 模型断点续训练 2.模型的finetune 3. GPU的使用 3.1 GPU VS GPU 3.2 数据迁移至GPU 3.3 多GPU并行运算 4. Pytorch的常见报错 5.总结 通过前面得文章,我们就可以通过pytorch搭建一个模型并且进行有效得训练,而模型搭建完了之后我们...
pytorch 模型加载和保存 模型加载 torch.load(f, map_location=None, pickle_module=<module 'pickle' from '/opt/conda/lib/python3.6/pickle.py'>, **pickle_load_args) map_location适用于修改模型能在gpu上运行还是cpu上运行。 一般情况下,加载模型,主要用于预测新来的一组样本。预测的主要流程包括:输入...
神经网络训练后我们需要将模型进行保存,要用的时候将保存的模型进行加载,PyTorch 中保存和加载模型主要分为两类:保存加载整个模型和只保存加载模型参数。 目录 1. 保存加载模型基本用法 2. 保存加载自定义模型 3. 跨设备保存加载模型 4. CUDA的用法 1. 保存加载模型基本用法 ...
2、给定一个训练好的量化模型,如何找到最优的量化超参数 解决问题就是:给定一个 Tensor,寻找一个恰当的[α,β],使得 clip 和 round 操作导致的误差较小。 PyTorch模型训练完毕后静态量化、保存、加载int8量化模型 1. PyTorch模型量化方法 Pytorch模型量化方法介绍有很多可以参考的,这里推荐两篇文章写的很详细可以...
1.2 保存加载模型基本用法 1.2.1 保存模型 Pytorch的模型保存有两种方法: (1)保存整个模型 保存整个网络模型(网络结构+权重参数) torch.save(model, 'net.pkl') 直接加载整个网络模型(可能比较耗时) model = torch.load('net.pkl') 这种方法保存的是整个模型架构,比较费时占用内存,所以官方比较推荐的是第二种...
本文介绍了PyTorch模型加载的常用方法,包括直接加载和转换后加载,并汇总了不同方法的关键点。同时,引入了百度智能云文心快码(Comate)作为高效的代码生成工具,助力模型加载过程的自动化。