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
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...
checkGPU[检查是否有GPU] loadModel[加载模型] moveModel[移动模型到设备上] moveInput[移动输入数据到设备上] predict[进行预测] end[结束] start --> checkGPU checkGPU -- 有GPU --> loadModel checkGPU -- 无GPU --> moveModel loadModel --> moveModel moveModel --> moveInput moveInput --> pr...
补充:pytorch中model.to(device)和map_location=device的区别 一、简介 在已训练并保存在CPU上的GPU上加载模型时,加载模型时经常由于训练和保存模型时设备不同出现读取模型时出现错误,在对跨设备的模型读取时候涉及到两个参数的使用,分别是model.to(device)和map_location=devicel两个参数,简介一下两者的不同。 将...
val_acc,val_loss=test_model(model,val_dataloader)#Checkmemory usage. handle=nvidia_smi.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) info=nvidia_smi.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) memory_used=info.usedmemory_used=(memory_used/1024)/1024print(f"Epoch={epoch} Train Accuracy={train_acc} Train loss={train_loss...
1.torch.cuda.device_count():计算当前可见可用的GPU数 2.torch.cuda.get_device_name():获取GPU名称 3.torch.cuda.manual_seed():为当前GPU设置随机种子 4.torch.cuda.manual_seed_all():为所有可见可用GPU设置随机种子 5.torch.cuda.set_device():设置主GPU(默认GPU)为哪一个物理GPU(不推荐) 推荐的方式...
51CTO博客已为您找到关于pytorch查看model的device的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及pytorch查看model的device问答内容。更多pytorch查看model的device相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
= targets.to(device) optimizer.zero_grad() output = model(source) loss = ...
torch.quantization.quantize_dynamic(model,qconfig_spec=None,dtype=torch.qint8,mapping=None,inplace=False) quantize_dynamic 这个 API 把一个 float model 转换为 dynamic quantized model,也就是只有权重被量化的 model,dtype 参数可以取值 float16 或者 qint8。当对整个模型进行转换时,默认只对以下的 op 进...
data, target = data.to(device), target.to(device) output = model(data) test_loss += F.nll_loss(output, target, size_average=False).item() pred = output.argmax(1, keepdim=True) correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() ...