这是基于Pytorch版本1.12.1,低级版本似乎没有这个特性,需要在不同rank分别导入权重,则load需要传入map_location,如下面注释的两行代码所示。 3、这里创建model的优化器,而不是创建用ddp包裹后的ddp_model的优化器,是为了兼容单GPU训练,读取优化器权重更方便。 4、将优化器权重读取至该进程占用的GPU。如果
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 = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location=device)) AI代码助手复制代码 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、...
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))...
torch.load("0.9472_0048.weights",map_location='cpu') 就可以解决问题了。 方便查阅,整理: 假设我们只保存了模型的参数(model.state_dict())到文件名为modelparameters.pth, model = Net() 1. cpu -> cpu或者gpu -> gpu: checkpoint = torch.load('modelparameters.pth') ...
torch.load 主要参数 :f:文件路径 、map_location:指定存放位置、 cpu or gpu 模型的保存的两种方法: 1、保存整个Module torch.save(net,path) 2、保存模型参数 state_dict = net.state_dict()torch.save(state_dict , path) 二、模型的训练过程中保存 ...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ','.join(map(str, [0,1,2,3])) net = torch.nn.DataParallel(model) 1. 2. 其中CUDA_VISIBLE_DEVICES 表示当前可以被Pytorch程序检测到的GPU。 下面为单机多GPU的实现代码。 背景说明 这里使用波士顿房价数据为例,共506个样本,13个特征。数据划分成训练集和测试集...
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。然后再把模型包装成DDP模型,就可以方便进程之间的通信了。多GPU和单GPU的优化器设置没有差别,这里不再赘述。
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...
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...