如果有可用的GPU,我们可以将模型移动到GPU: # 将模型移动到GPU(如果可用)iftorch.cuda.is_available():model=model.cuda()# 或者使用 model.to('cuda') 1. 2. 3. 5. 验证模型位置 最后,我们通过检查模型参数的设备来验证其位置: # 打印模型的参数及其所在设备forparaminmodel.parameters():print(param.dev...
不论是你想从参数比你少的模型加载,还是从参数比你多的模型加载,让strict这个参数为False就可以了。 如果你想将一层中的参数加载到另一层,但是有一些关键字不匹配的话,那么就改变要加载的state_dict中的参数关键字来使得关键字匹配。 6. 在设备之间保存加载模型 6.1 GPU上保存,CPU上加载 保存: torch.save(mod...
一般情况下,在保存模型时我们不会发现会有什么不对,而是在需要加载模型参数时,才发现加载报错了。比如: 这时我们需要回头检查我们在保存模型参数时,是否有哪里不对。比如我这次就是这样的,写代码的时候并没有考虑到多GPU的情况,所以保存代码如下: torch.save({ 'epoch': epoch, 'state_dict': model.state_dict...
在TensorFlow, PyTorch 等现代机器学习库中,类似于多维数组的张量(Tensor) 被视作核心的数据结构,是处理数据的基本单位。Tensor 不仅能存储数据,还支持一系列如加法、乘法、转置等操作以实现数据的灵活转换与处理。这些操作经过深度优化,能够无缝对接 CPU 与 GPU 等多种硬件平台,从而加速数据处理流程,且满足从基础到复...
pytorch将cpu训练好的模型参数load到gpu上,或者gpu->cpu上,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')mod