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,...
意思是,如果map_location参数是空的,则torch.load方法会先把模型加载到CPU,然后把模型参数复制到保存它的地方(根据上文,保存模型的位置恰好是GPU 0)。 跑在GPU1上的进程在执行到torch.load方法后,会先加载模型到CPU,之后该进程顺理成章地调用GPU0,把一部分数据复制到GPU0,也就出现了前面图中的问题。
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
torch.load(model_file, map_location=torch.device('cuda'/'cuda:0'/'cpu')) 单机多卡 在使用单机多卡训练之前,可先查看可用的gpu的数目。 num = torch.cuda.device_count() 如果并不想使用全部的gpu做训练,也可以设置想使用的gpu卡的数目。 1.可以通过环境变量的设置来实现。 # 只使用编号为0,1的gpu ...
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...
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...
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"))。