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={...
load(pretrained, map_location="cpu") model.load_state_dict(state_dict) return model def qint8edsr(block=QuantizableResBlock, pretrained=None, quantize=False): model = QuantizableEDSR(block=block) _replace_relu(model) if quantize: backend = 'fbgemm' quantize_model(model, backend) else: ...
#加载恢复ifRESUME:path_checkpoint ="./model_parameter/test/ckpt_best_50.pth"# 断点路径checkpoint = torch.load(path_checkpoint)# 加载断点 model.load_state_dict(checkpoint['net'])# 加载模型可学习参数 optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])#...
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...
load('tensors.pt', map_location=torch.device('cpu')) torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage) torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(1)) torch.load('tensors.pt', map_location={'cuda:1': 'cuda:0'}) with open('tensor...
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...
map_location= {"cuda:0": f"cuda:{local_rank}"} model.load_state_dict(torch.load(CHECKPOINT_PATH, map_location=map_location))#后面正常训练代码optimizer =xxxforepoch:fordatainDataloader: model(data) xxx#训练完成 只需要保存rank 0上的即可#不需要dist.barrior(), all_reduce 操作保证了同步性if...
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...
对load_url函数进行ctrl+b 找到相应的位置:即如果模型本地有,则从本地加载,如果没有,则从url下载。 def load_state_dict_from_url(url, model_dir=None, map_location=None, progress=True): r"""Loads the Torch serialized object at the given URL. ...