调用load_state_dict() 方法加载状态字典 代码示例如下: AI检测代码解析 # 重新定义模型架构 model = SimpleNN() # 加载模型状态字典 model.load_state_dict(torch.load('simple_nn.pth', map_location=torch.device('cpu'))) 1. 2. 3. 4. 5. 在上面的代码中,我们使用 torch.load() 的map_location...
在PyTorch 中,将模型参数从 GPU 转移到 CPU 通常涉及以下几个关键参数设置: map_location: 这个参数用于指定设备。当模型在 GPU 上训练完成后,通过设置为cpu可以将其正确加载到 CPU 上。 默认的加载方式是直接将模型从训练设备转移到目标设备。如果未显式指定设备,可能会造成意外错误。 model=torch.load('model.p...
"""Saving and loading models across devices in PyTorch===There may be instances where you want to save and load your neuralnetworks across different devices.Introduction---Saving and loading models across devices is relatively straightforwardusing PyTorch. In this recipe, we will experiment with sav...
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={'cuda...
最近遇到一个问题,发下gpu训练的模型在cpu下不能跑,很难受。 结果发现原来是自己使用了DataParallel的问题,我保存的是整个模型。 model=DataParalle(model) torch.save(‘xx.pkl’,model) 然后把模型copy到自己电脑上用cpu跑 model=torch.load(‘xx.pkl’) ...
name = k[7:]# remove `module.`new_state_dict[name] = v# load paramsmodel.load_state_dict(new_state_dict) 原创文章,转载请注明 :pytorch在cpu上加载预先训练好的GPU模型以及GPU上加载CPU上训练的Model - pytorch中文网 原文出处: https://ptorch.com/news/74.html ...
实际上,mymodel.save()和mymodel.load()两个方法只是封装了torch.save()、torch.load和torch.load_state_dict()三个基础函数。我们先看下mymodel.save()的定义: def save(self, model_path, weights_only=False): mymodel对象的save()方法通过调用torch.save()实现了模型存储。需要注意的是参数weights_only,...
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...
6.1 保存到 CPU、加载到 CPU 保存 torch.save(model.state_dict(), PATH) 加载 device = torch.device('cpu') model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location=device)) 当从CPU上加载模型在GPU上训练时, 将torch.device('cpu')传递给torch.load()函数...
当从CPU上加载模型在GPU上训练时, 将torch.device('cpu')传递给torch.load()函数中的map_location参数.在这种情况下,使用 map_location参数将张量下的存储器动态的重新映射到CPU设备。 6.2 保存到 GPU、加载到 GPU 保存 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch.save(model.state_dict(), PA...