1.1、dict的copy: dict直接赋值是深拷贝。同样使用from copy import deepcopy()也是深拷贝。而使用copy()是浅拷贝。 深拷贝,原始改动副本不变。浅拷贝原始改动副本也改动 j={'c':1,'g':2} p=j.copy() j['c']=5 print("使用.copy()是浅拷贝",'\n',"只是简单讲第一个dict的地址copy过去。所以原始...
importcopy# 创建原始模型original_model=SimpleCNN()# 复制模型copied_model=copy.deepcopy(original_model)# 验证复制的模型是否独立print(original_model)print(copied_model)# 测试修改forparamincopied_model.parameters():param.data.fill_(1)print(original_model.conv1.weight)# 应该显示原始权重,而不是1print...
model = nn.DataParallel(model.cuda, device_ids=gpus, output_device=gpus[0]) 值得注意的是,模型和数据都需要先 load 进 GPU 中,DataParallel 的 module 才能对其进行处理,否则会报错: # 这里要 model.cuda model = nn.DataParallel(model.cuda, device_ids=gpus, output_device=gpus[0]) forepochinrange...
# copy the model to the GPUmodel = model.to(device)if compile_model:# compile modelmodel = torch.compile(model)model.train() t0 = time.perf_counter()summ = 0count = 0 for step, data in enumerate(train_loader):# copy data to GPUinputs ...
copy(model.s 确保将模型以及输入和标签发送到同一设备(可以是cpu或cuda)。 在进行正向和反向传播以及参数更新之前,请记住使用optimizer.zero_grad()清除梯度。 训练时,使用mode.train()将模型设置为训练模式 进行推断时,请使用mode.eval()将模型设置为评估模式。这一点非常重要,因为这可以确保调整网络参数,以解决...
pythonCopy code # 数据并行处理 model=nn.DataParallel(model) 通过上述这些优化策略,我们可以有效地降低GPU显存的占用,避免"out of memory"错误的发生。然而,在实际应用中仍需要根据具体情况进行试验和调整,以达到更好的性能和稳定性。 当应用PyTorch进行图像分类任务时,可以通过以下示例代码来展示如何优化GPU显存占用...
best_model_wts=copy.deepcopy(model.state_dict())print()time_elapsed=time.time()-sinceprint('Training complete in {:.0f}m {:.0f}s'.format(time_elapsed// 60, time_elapsed % 60))print('Best val Acc: {:4f}'.format(best_acc))# 加载最佳模型权重 ...
imshow(out, title=[class_names[x]forxinclasses])#3- 训练模型#完成learning rate的自适应 和 保存最好的模型deftrain_model(model, criterion, optimizer, scheduler, num_epochs=25): since=time.time() best_model_wts=copy.deepcopy(model.state_dict()) ...
copy.deepcopy(xxx) model.load_state_dict(xxx)是深拷贝 3. 一图胜前言 这一小节主要来自:一个工作三年的同事,居然还搞不清深拷贝、浅拷贝… 2021年10月24日 更新:下面这个图其实是以Java语言而言的,我一开始以为Python字符串和int数值应该也是直接赋值的,后来经过验证,发现python中的字符串其实是引用(地址)...
参数复制函数:copy_model_parameters函数逐层遍历源模型和目标模型的参数,并使用target_param.data.copy_(source_param.data)实现了参数的复制。 验证步骤:我们在复制参数之后,打印源模型和目标模型的参数,以确保复制成功。 2. 可视化分析 在参数复制的过程中,我们可以对参数的数量进行可视化分析,以帮助我们更好地理解...