设置运行的远端worker和远端设备 self.on, self.device = _parse_remote_device(remote_device) agent = rpc._get_current_rpc_agent() # If the device map of the remote worker is set, # then enable moving any input CPU tensors to the same cuda device. self.is_device_map_set = bool( agent...
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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...
model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location="cuda:0")) # Choose whatever GPU device number you want model.to(device) 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...
model = get_model()optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()train_loader = get_data(batch_size) # copy the model to the GPUmodel = model.to(device)if compile_model:# compile modelmodel = torch.c...
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...
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...
error,#i.e., start with larger batch size and go on decreasing till it fits on GPU`time accelerate launch run_clm_no_trainer.py \--model_name_or_path gpt2-large \--dataset_name wikitext \--dataset_config_name wikitext-2-raw-v1 \--per_device_train_batch_size $BS--per_device_...
将模型保存为Android可以调用的文件model=torch.load(model_pth)model.eval()# 模型设为评估模式device=torch.device('cpu')model.to(device)# 1张3通道224*224的图片input_tensor=torch.rand(1,3,224,224)# 设定输入数据格式mobile=torch.jit.trace(model,input_tensor)# 模型转化mobile.save(mobile_pt)# ...
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()...