cpu -> gpu 1 torch.load('modelparameters.pth', map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(1)) 1. gpu 1 -> gpu 0 torch.load('modelparameters.pth', map_location={'cuda:1':'cuda:0'}) 1. gpu -> cpu torch.load('modelparameters.pth', map_location=lambda storage, loc: storage)...
1. cpu -> cpu或者gpu -> gpu: checkpoint = torch.load('modelparameters.pth') model.load_state_dict(checkpoint) 2. cpu -> gpu 1 torch.load('modelparameters.pth', map_location=lambdastorage, loc: storage.cuda(1)) 3. gpu 1 -> gpu 0 torch.load('modelparameters.pth', map_location={...
Pytorch在保存模型时,会把训练过程中使用的设备号(GPU:0, CPU等)也一起保存下来,当load保存的模型时,会默认把权重加载到训练时使用的设备上,要修改加载到的卡号可以如下: torch.load('your_model.pth', map_location=lambda storage, loc : storage.cuda(1))...
torch.load()先在CPU上加载,不会依赖于保存模型的设备。如果加载失败,可能是因为没有包含某些设备,比如你在gpu上训练保存的模型,而在cpu上加载,可能会报错,此时,需要使用map_location来将存储动态重新映射到可选设备上,比如map_location=torch.device('cpu'),意思是映射到cpu上,在cpu上加载模型,无论你这个模型从...
这是基于Pytorch版本1.12.1,低级版本似乎没有这个特性,需要在不同rank分别导入权重,则load需要传入map_location,如下面注释的两行代码所示。 3、这里创建model的优化器,而不是创建用ddp包裹后的ddp_model的优化器,是为了兼容单GPU训练,读取优化器权重更方便。 4、将优化器权重读取至该进程占用的GPU。如果没有map_...
checkpoint = torch.load(PATH,map_location='cpu') 1. 查看模型中某些层的参数 假设模型的网络结构如下: # 定义一个网络 from collections import OrderedDict model = nn.Sequential(OrderedDict([ ('conv1', nn.Conv2d(1,20,5)), ('relu1', nn.ReLU()), ...
jquery load() 方法 语法 2019-12-02 16:13 − jquery load() 方法 语法作用:当指定的元素(及子元素)已加载时,会发生 load() 事件。该事件适用于任何带有 URL 的元素(比如图像、脚本、框架、内联框架)。根据不同的浏览器(Firefox 和 IE),如果图像已被缓存,则也许不会触发 load 事件。还存在一个名为...
pretrained_dict1 = torch.load(model_path2, map_location='cpu')['state_dict']#预训练文件后缀是.tarpretrained_dict2 = torch.load(model_path3)#预训练文件后缀是.pth#1.查看预训练网络参数forkey ,valueinpretrained_dict1.items():#pretrained_dict1,pretrained_dict2就是上面的东西count+=1print(key...
在当前进程中销毁不在同一个cuda上的内存垃圾，或者载入权重时使用torch.load(model_path,map_location=...
weights_dict = torch.load(weights_path, map_location=device) # 简单对比每层的权重参数个数是否一致 load_weights_dict = {k: v for k, v in weights_dict.items() if model.state_dict()[k].numel() == v.numel()} model.load_state_dict(load...