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.
torch.save(ddp_model.state_dict(), CHECKPOINT_PATH)#barrier()其他保证rank 0保存完成dist.barrier() map_location= {"cuda:0": f"cuda:{local_rank}"} model.load_state_dict(torch.load(CHECKPOINT_PATH, map_location=map_location))#后面正常训练代码optimizer =xxxforepoch:fordatainDataloader: model(...
2、由于后面使用DDP包裹模型进行训练,其内部会自动将所有rank的模型权重同步为rank 0的权重,因此我们只需在rank 0上读取模型权重即可。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...
torch.save主要参数:obj:对象 、f:输出路径 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 ...
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)...
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...
map_location (optional): a function or a dict specifying how to remap storage locations (see torch.load) progress (bool, optional): whether or not to display a progress bar to stderr Example: >>> state_dict = torch.hub.load_state_dict_from_url('https://s3.amazonaws.com/pytorch/models...
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...
load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage) torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(1)) torch.load('tensors.pt', map_location={'cuda:1': 'cuda:0'}) with open('tensor.pt', 'rb') as f: buffer = io.BytesIO(f.read()) torch...
map_location = {'cuda:%d' % 0: 'cuda:%d' % local_rank} ddp_model.load_state_dict(torch.load(args.checkpoint, map_location=map_location)) # distribute batch size (mini-batch) batch_size = args.batch_size batch_size_per_gpu = batch_size // size ...