# 直接加载模型 model.load_state_dict(torch.load(weights_path)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 结果运行时出现如下错误: 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'))#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 ...
模型加载至 cpu 和 gpu 的方式 采用from_pretrained 的方式,模型正常情况下,BertMoldel.from_pretrained() 是会 load 在 cpu 上的,内部 map_location 默认设置成 cpu,当使用model.to(device) , 并且使用 device=torch.device(’cuda’), 则就部署在了gpu。 采用load_state_dict的方式,采用这种方式,通常需要...
model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location=device)) 1. 2. 3. 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、保存在GPU上,在GPU上加载 保存: torch.save(m...
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…
当然,以下是如何使用torch.load函数并将map_location参数设置为torch.device('cpu')的详细步骤和代码示例: 1. 导入torch库 首先,我们需要导入PyTorch库,这是使用torch.load函数的前提。 python import torch 2. 使用torch.load函数加载模型或数据 接下来,我们使用torch.load函数来加载保存的模型或数据。在这个过程中...
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() 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...
torch.load()方法会将这些文件加载到内存中,并返回相应的对象。 3. 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...