device = torch.device("cpu") loaded_net = Net() loaded_net.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location=device)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. CPU训练,GPU加载 虽然一般不太可能,但还是啰嗦一下 torch.save(net.state_dict(), PATH) device = torch.device("cuda") loaded_net = Net() loaded_...
在GPU 上训练和加载模型,调用torch.load()加载模型后,还需要采用model.to(torch.device('cuda')),将模型调用到 GPU 上,并且后续输入的张量都需要确保是在 GPU 上使用的,即也需要采用my_tensor.to(device)。 在CPU上保存,在GPU上加载模型 保存模型的示例代码: torch.save(model.state_dict(), PATH) 1. 加...
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...
device = torch.device('cpu') model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location=device)) 在CPU 上加载在 GPU 上训练的模型,必须在调用 torch.load() 的时候,设置参数 map_location ,指定采用的设备是 torch.device('cpu'),这个做法会将张量都重新映射到...
保存和加载模型(load && load_state_dict) 首先,要清楚几个函数:torch.save、torch.load、state_dict()、load_state_dict()。 先举个例子: importtorchmodel=torch.load('my_model.pth')torch.save(model,'new_model.pth') 上面的保存和加载函数直接包含了整个模型的结构。但是当你需要灵活加载模型参数时...
首先我们需要明确state_dict这个变量表示你之前保存的模型参数序列,而_load_from_state_dict函数中的local_state 表示你的代码中定义的模型的结构。那么_load_from_state_dict的作用简单理解就是假如我们现在需要对一个名为conv.weight的子模块做参数恢复,那么就以递归的方式先判断conv是否在staet__dict和local_state...
model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location=device)) 解释: 在使用GPU训练的CPU上加载模型时,请传递 torch.device('cpu')给map_location函数中的 torch.load()参数,使用map_location参数将张量下面的存储器动态地重新映射到CPU设备 。 2、保存在GPU上,在GPU上加载 ...
load_state_dict 下面的代码中我们可以分成两个部分看, load(self) 这个函数会递归地对模型进行参数恢复,其中的_load_from_state_dict的源码附在文末。 首先我们需要明确state_dict这个变量表示你之前保存的模型参数序列,而_load_from_state_dict函数中的local_state表示你的代码中定义的模型的结构。
🐛 Describe the bug We modified state_dict for making sure every Tensor is contiguious and then use load_state_dict to load the modified state_dict to the module. The load_state_dict returned without error but we found the Tensor for the ...
device=torch.device("cuda")model=TheModelClass(*args,**kwargs)model.load_state_dict(torch.load(PATH))model.to(device) (3) Save on CPU, Load on GPU save torch.save(model.state_dict(),PATH) load device=torch.device("cuda")model=TheModelClass(*args,**kwargs)model.load_state_dict(torc...