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))...
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...
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...
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"))。
-torch.load(f, map_location):f表示文件得路径,map_location指定存放位置,CPU或者GPU,这个参数挺重要,再使用GPU训练得时候再具体说。 1.2 模型保存与加载得两种方式 pytorch得模型保存有两种方式,一种是保存整个Module,另外一种保存模型得参数。 -保存和加载整个Moudle:torch.save(net,path),torch.load(fpath) ...
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()), ...
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=...
device = torch.device("cuda") model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH)) model.to(device) 将由CPU保存的模型加载到GPU上。确保对输入的tensors调用input = input.to(device)方法。map_location是将模型加载到GPU上,model.to(torch.device('cuda'))是将模型参数...