print("x_cpu:\ndevice: {} is_cuda: {} id: {}".format(x_cpu.device, x_cpu.is_cuda, id(x_cpu))) x_gpu = x_cpu.to(device) print("x_gpu:\ndevice: {} is_cuda: {} id: {}".format(x_gpu.device, x_gpu.is_cuda, id(x_gpu))) 1. 2. 3. 4. 5. 输出如下: x_cpu:...
device = torch.device("cuda") model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH)) model.to(device) # Make sure to call input = input.to(device) on any input tensors that you feed to the model 解释: 在GPU上训练并保存在GPU上的模型时,只需将初始化model模...
调用model.to(torch.device('cuda'))将模型的参数张量转换为CUDA张量,无论在cpu上训练还是gpu上训练,保存的模型参数都是参数张量不是cuda张量,因此,cpu设备上不需要使用torch.to(torch.device("cpu"))。 二、实例 了解了两者代表的意义,以下介绍两者的使用。 1、保存在GPU上,在CPU上加载 保存: torch.save(mod...
这代表将模型加载到指定设备上。 其中,device=torch.device("cpu")代表的使用cpu,而device=torch.device("cuda")则代表的使用GPU。 当我们指定了设备之后,就需要将模型加载到相应设备中,此时需要使用model=model.to(device),将模型加载到相应的设备中。 将由GPU保存的模型加载到CPU上。 将torch.load()函数中的...
Finetune 模型微调 基本概念 传统微调(Conventional Fine-tuning) 参数高效的微调(Parameter-Efficient Fine-tuning) GPU使用 PyTorch的设备——torch.device torch.device 的基本用法 torch.cuda常用函数 多gpu训练——nn.DataParallel torchmetrics 模型评估指标库 TorchMetrics代码结构 核心组件 Metric 类 (torchmetrics....
将由GPU保存的模型加载到GPU上。确保对输入的tensors调用input = input.to(device)方法。 device = torch.device("cuda") model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH)) model.to(device) 将由CPU保存的模型加载到GPU上。确保对输入的tensors调用input = input.to(devi...
其中,device=torch.device("cpu")代表的使用cpu,而device=torch.device("cuda")则代表的使用GPU。 当我们指定了设备之后,就需要将模型加载到相应设备中,此时需要使用model=model.to(device),将模型加载到相应的设备中。 将由GPU保存的模型加载到CPU上。
两个方法都可以达到同样的效果,在pytorch中,即使是有GPU的机器,它也不会自动使用GPU,而是需要在程序中显示指定。调用model.cuda(),可以将模型加载到GPU上去。这种方法不被提倡,而建议使用model.to(device)的方式,这样可以显示指定需要使用的计算资源,特别是有多个GPU的情况下。
将模型保存为Android可以调用的文件model=torch.load(model_pth)model.eval()# 模型设为评估模式device=torch.device('cpu')model.to(device)# 1张3通道224*224的图片input_tensor=torch.rand(1,3,224,224)# 设定输入数据格式mobile=torch.jit.trace(model,input_tensor)# 模型转化mobile.save(mobile_pt)# ...