将map_location函数中的参数设置torch.load()为cuda:device_id。这会将模型加载到给定的GPU设备。 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...
但是对于Qwen-72B这种体量的“真·大模型”来说,一个GPU根本就容纳不了它,所以这时候就得采用模型切分(model split),把一个模型M拆分成n个部分:m1,m2,...,mn,分别放在n个GPU里面,这样就可以推理了。实现方式也非常简单,把之前加载模型时device_map参数的值从{"": dist.get_rank()}改成'auto'就可以了: ...
- device_map:Huggingface - 模型并行 on ToyModel - 模型并行:on ResNet - 不需要引入额外的 torch api 支持; 在huggingface中device_map可以支持模型并行的实现 参考链接: https://d2l.ai/chapter_computational-performance/parameterserver.htmlhttps://www.cs.cmu.edu/~muli/file/ps.pdf...
上面式子的含义:第l层的Gram矩阵第i行,第j列的数值等于把生成图像在第l层的第i个feature map与第j个feature map分别拉成一维后相乘求和,即Gram矩阵中的每个值都是每个通道 i 的feature map与每个通道 j 的feature map的内积,由于内积可以判断两个向量之间的夹角和方向关系(如:若a·b>0,则二者方向相同,夹角...
dist.barrier()# 这里注意,一定要指定map_location参数,否则会导致第一块GPU占用更多资源model.load_state_dict(torch.load(checkpoint_path, map_location=device)) 如果需要冻结模型权重,和单GPU基本没有差别。如果不需要冻结权重,可以选择是否同步BN层。然后再把模型...
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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...
def forward(self, x):device = x.devicehalf_dim = self.dim // 2emb = math.log(self.theta) / (half_dim - 1)emb = torch.exp(torch.arange(half_dim, device=device) * -emb)emb = x[:, None] * emb[None, :]emb = torch.cat((emb.sin(), e...
一、问题现象(附报错日志上下文):我使用from_pretrain的device_map=model_mp进行训练,其中model_mp是自己生成的模型切分map,前向没有问题,在反向传播时遇到...