在这个示例中,我们首先定义了一个简单的全连接层模型SimpleModel。然后,我们创建了一个模型实例,并判断CUDA是否可用以设置合适的device。接着,我们将模型移动到指定的device上,并通过访问模型参数的.device属性来获取并打印模型的device信息。最后,我们还提供了一个封装函数get_model_device,该函数返回模型第一个参数的...
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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...
print("The model will be running on", device,"device\n") model.to(device)# Convert model parameters and buffers to CPU or Cuda 在最後一個步驟中,定義用來儲存模型的函式: py複製 # Function to save the modeldefsaveModel():path ="./NetModel.pth"torch.save(model.state_dict(), path) 備...
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、目前主流方法:.to(device)方法 (推荐) import torch import time #1.通常用法 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data = data.to(device) model = model.to(device) ''' 1.先创建device对象 2.to函数指定数据或者模型放到哪里 ...
pytorch中的model=model.to（device）使用说明 pytorch中的model=model.to（device）使⽤说明 这代表将模型加载到指定设备上。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) print(model) 1.2 第二步:损失函数 这一小节,之前的文章已经讲过。可以参考第五讲 zhuanlan.zhihu.com/p/60 第一小节。看完,你要能记得适用于分类问题和回归问题的损失函数分别是什么,并且要能手写对应的 PyTorch 代码。 上面的都是基础菜,那都是远古时代的用法,现在的模型都是多个任务混合在一起...
model.to(device) # 模型参数移至GPU x, y_true = x.to(device), y_true.to(device) # 数据移至GPU ``` 2. **避免梯度爆炸/消失**: - 使用合适的初始化方法(如`nn.init.xavier_uniform_`)。 - 添加梯度裁剪:`torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)`。