""" def __init__(self, remote_emb_module, device): super(HybridModel, self).__init__() self.remote_emb_module = remote_emb_module self.fc = DDP(torch.nn.Linear(16, 8).cuda(device), device_ids=[device]) self.device = device def forward(self, indices, offsets): emb_lookup = ...
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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map_location参数设置为torch.device...
train_loss=test_model(model,train_dataloader) val_acc,val_loss=test_model(model,val_dataloader) #Check memory usage. handle = nvidia_smi.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) info = nvidia_smi.nvmlDevice
#Test the model on validation data. train_acc,train_loss=test_model(model,train_dataloader) val_acc,val_loss=test_model(model,val_dataloader) #Check memory usage. handle = nvidia_smi.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) info = nvidia_smi.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) ...
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。
map_location是将模型加载到GPU上,model.to(torch.device('cuda'))是将模型参数加载为CUDA的tensor。最后保证使用.to(torch.device('cuda'))方法将需要使用的参数放入CUDA。 device = torch.device("cuda") model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location="...
= targets.to(device) optimizer.zero_grad() output = model(source) loss = ...
onnx.checker.check_model(onnx_model) print("Model was successfully converted to ONNX format.") print("It was saved to", ONNX_FILE_PATH) 构建并导出TensorRT Engine。 重要 构建TensorRT Engine时,依赖的TensorRT及CUDA版本,要与步骤四:部署优化后的模型使用Triton部署模型推理任务时的版本保持一致,同时也...