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: sto...
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 保存: torch.save(model.state_dict(...
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))...
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...
1、张量创建 1.1 torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) 功能:从data创建tensor data:数据,list或numpy dtype:数据类型,默认与data一致 device:所在设备 requires_grad:是否需要梯度 pin_memory:是否存于锁页内存 ...
-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()), ...
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,加载时会出错。就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: **多... 长颈...
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=...
weights_dict = torch.load(weights_path, map_location=device) # 简单对比每层的权重参数个数是否一致 load_weights_dict = {k: v for k, v in weights_dict.items() if model.state_dict()[k].numel() == v.numel()} model.load_state_dict(load...