map_location=torch.device('cpu'))#Load all tensors onto the CPU, using a function>>>torch.load('tensors.pt',map_location=lambdastorage,loc:storage)#Load all tensors onto GPU 1>>>torch.load('tensors.pt',map_location=lambdastorage,loc:storage.cuda(1))# Map tensors from GPU ...
这种情况下非常简单,只需要注意torch.load时,可以使用map_location指定加载位置即可。 如果保存的是state_dict,那么加载后可以直接通过torch.load_state_dict进行加载。参考代码如下。 device = torch.device("cuda") model = Model().to(device) ckpt = torch.load("model.pth", map_location=device) model.load...
RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU. 这就引出了今天的问题,当保存模型的设备和加载模...
作用:用来加载torch.save() 保存的模型文件。 torch.load()先在CPU上加载,不会依赖于保存模型的设备。如果加载失败,可能是因为没有包含某些设备,比如你在gpu上训练保存的模型,而在cpu上加载,可能会报错,此…
torch.load() 的作用：从文件加载用 torch.save() 保存的对象。api：参数：默认加载方式，使用cpu加载cpu训练得出的模型或者用gpu调用gpu训练的模型：将全部 Tensor 全部加载到 cpu 上：使用函数将所有张量加载到 CPU （适用在 GPU 训练的模型在 CPU 上加载）：将所有张量加载到第一块 GPU (在 CPU...
用来加载模型。torch.load() 使用 Python 的 解压工具(unpickling)来反序列化 pickled object 到对应存储设备上。首先在 CPU 上对压缩对象进行反序列化并且移动到它们保存的存储设备上,如果失败了(如:由于系统中没有相应的存储设备),就会抛出一个异常。用户可以通过 register_package 进行扩展,使用自己定义的标记和反...
torch.load()方法还提供了一些可选的参数,用于对加载的数据进行一些配置。下面是一些常用的参数: •map_location:指定加载数据的设备。默认情况下,如果原始模型是在GPU上训练的,而当前设备是CPU,则会将模型加载到CPU上。如果希望将模型加载到GPU上,可以通过map_location参数指定GPU的设备编号。例如,map_location='...
1. cpu -> cpu或者gpu -> gpu: checkpoint = torch.load('modelparameters.pth') model.load_state_dict(checkpoint) 2. cpu -> gpu 1 torch.load('modelparameters.pth', map_location=lambdastorage, loc: storage.cuda(1)) 3. gpu 1 -> gpu 0 ...
在PyTorch中，模型的保存和加载主要通过torch.save、torch.load函数以及torch.nn.Module.load_state_dict方法实现。以下是这些方法的简要概述：torch.save函数：用途：用于将模型、张量或字典序列化到磁盘。保存内容：可以保存整个模型和仅权重部分。文件后缀：常用的文件后缀有.pt和.pth。torch.load函数：用...