2. 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.
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:1':'cuda:0'}) 4. gpu -> cpu torch.load('modelparameters.pth', map_location=lambdastorage, loc: storage...
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: ...
[深度学习] Pytorch(三)——多/单GPU、CPU,训练保存、加载模型参数问题 2019-10-20 15:04 − #[深度学习] Pytorch(三)——多/单GPU、CPU,训练保存、加载预测模型问题 ###上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU、GPU与CPU的不同环境下训练保存、加载使用使用模型的问题,如果保存、加载的上述三类环境不同,...
importnumpyasnpimport sysimport osimport torchfrom flaskimportFlask,request,jsonifyimport jsonfrom p2ch13.model_clsimportLunaModelapp=Flask(__name__)#加载模型model=LunaModel()model.load_state_dict(torch.load(sys.argv[1],map_location='cpu')['model_state'])model.eval()#运行推理部分defrun_infer...
torch.save(real_model,‘xxx.pkl’) #这样才是正确的保存模型方式,这样在cpu环境的模型才不会出错 其实还有一种方案,下面这种 model = torch.load(‘xxx.pkl’, map_location=‘cpu’) model = model.module#才是你的模型
model_dict = torch.load('Final_LPRNet_model.pth',map_location = 'cpu') for name, para in model_dict.items(): print(name,':',para.size()) 1. 2. 3. 4. 5. 常用几个命令功能 optimizer.zero_grad() # 网络梯度清零 loss.backward() # 误差的反向传播 ...
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"))。
情况一:模型是GPU模型,预加载的训练参数也是GPU;模型是CPU模型,预加载的训练参数也是CPU,这种情况下我们都只用直接用下面的语句即可: torch.load('model_dict.pkl') 情况二:GPU->CPU 模型是CPU,预加载的训练参数却是GPU,那么需要这样: torch.load('model_dict.pkl', map_location=lambda storage, loc: storage...
checkpoint=torch.load('xxx.pth',map_location='cpu')forkeyincheckpoint:print(key) 可以通过这段代码查看pth文件是否有内容。值得注意一个比较坑的问题!!:使用nn.DataParallel训练从而保存的参数权重文件与普通方式训练的权重文件格式存在差异(文本格式多了个“moudle”),所以二者不能互通。加载时会报错!!! 所以解...