首先,你需要将模型参数和模型状态移至CPU上。这可以通过调用.cpu()方法实现: model = model.cpu() 当你使用.cpu()方法时,所有依赖于模型参数的状态也将被移动到CPU上。这意味着如果你有一个在GPU上运行的模型,并且你调用.cpu()方法,那么所有的模型参数和状态都将被移动到CPU上。需要注意的是,当你将模型从G...
保存模型时,可以使用torch.save直接保存。 示例代码 下面是一个示例,展示如何将GPU模型转为CPU模型: importtorchimporttorch.nnasnn# 定义一个简单的神经网络classSimpleNN(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleNN,self).__init__()self.fc=nn.Linear(10,2)defforward(self,x):returnself.fc(x)# 创...
importtime# 随机生成输入数据input_data=torch.randn(1000,10).cuda()# 在 GPU 上进行推理start_time=time.time()withtorch.no_grad():output_gpu=model(input_data)end_time=time.time()gpu_time=end_time-start_time# 将模型转为 CPU 并进行推理model_cpu.eval()input_data_cpu=input_data.cpu()start...
这两种方式都能实现从GPU到CPU,但后者可以保证在对中间结果进行处理的时候不会影响网络部分的输出以及网络部分后续的反向传播过程。 值得注意的一点是:一个张量即使从GPU移到了CPU,只改变了该张量的位置,没有改变该张量的其他属性,例如requires_grad属性,也就是说除了detach方法能够把该张量从计算图上拆下来,让拆下来...
pytorch--cpu与gpu load时相互转化 将gpu改为cpu时,遇到一个报错:RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location='cpu' to map your storages to the ...
1. CPU tensor转GPU tensor: cpu_imgs.cuda() 2. GPU tensor 转CPU tensor: gpu_imgs.cpu() 3. numpy转为CPU tensor: torch.from_numpy( imgs ) 4.CPU tensor转为numpy数据: cpu_imgs.numpy() 5. note:GPU tensor不能直接转为numpy数组,必须先转到CPU tensor。
如果在PyTorch中，将数据从GPU传输到CPU所用的时间比CPU到GPU传输的时间更长，可能是由于数据传输造成的...
conda create -n PyTorch_cpu python=3.7 #在C盘 3、在网站PyTorch中文网 官网 (p2hp.com)中复制对应的命令,进入创建的虚拟环境进行下载。 激活虚拟环境: conda activate 【env_name】 4、检查是否安装成功: 5、在pycharm中选择解释器: 还可以在主页面右下角进行解释器的切换: ...