modelB =TheModelBClass(*args, **kwargs) optimizerA =TheOptimizerAClass(*args, **kwargs) optimizerB =TheOptimizerBClass(*args, **kwargs) checkpoint = torch.load(PATH) modelA.load_state_dict(checkpoint['modelA_state_dict']) modelB.load_state_dict(checkpoint['modelB_state_dict']) optim...
device = torch.device('cpu') model = MyModel() model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location=device)) 加载模型到GPU上 # 有点奇怪,为啥不用map_location参数,而要先加载再转移到GPU上 device = torch.device('cuda') model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torc...
model = torch.load('train_model/clip/Vtransformers_bert_6_layers_encoder_clip.bin') print(model) model.cuda(args.local_rank) 。。。 model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model,device_ids=[args.local_rank],find_unused_parameters=True) print('model',model) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 包...
torch.save(model.state_dict(), PATH) # 推荐文件后缀名是pt或pth 加载: model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH)) 2. 保存和加载整个模型 保存: torch.save(model, PATH) 加载: model = torch.load(PATH) 我们采用推荐的方法一来实验一下: X = torch.rand...
torch.save(model.state_dict(), PATH) # 推荐文件后缀名是pt或pth 1. 加载: model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH)) 1. 2. 2. 保存和加载整个模型 保存: torch.save(model, PATH) 1. 加载:
quantized_model=convert_fx(prepared_model)# 把校准后的模型转化为量化版本模型 代码很简单,配置好config之后,调用prepare_fx函数准备模型到量化状态(插入了量化观察节点),然后输入数据集进行校准,之后将校准后的带有scale和zero-point的模型变换为真正的量化模型。
(args.model_name, cache_dir="./model") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(args.model_name) tokenizer.model_max_length = args.max_seq_length training_dataset = load_from_disk(args.dataset_path) collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer) training_dataset = training_dataset.remove_columns...
= device.replace('gpu:','') net = models.make({'name': 'liif', 'args': { 'encoder_spec': { 'name': 'rdn', 'args': {'no_upsampling': True} }, 'imnet_spec': { 'name': 'mlp', 'args': { 'out_dim': 3, 'hidden_list': [256, 256, 256,256] } } } }, load_sd...
训练时,通过torch.nn.DataParallel(self.model)进行多卡并行训练;测试时,用单卡模糊加载保存的模型权重,很多模型参数都没有加载成功,自然会导致测试效果很差。 解决方法 测试时,使用多卡加载模型时,删掉'module.'前缀;或者用单卡加载模型进行测试。 # 删掉'module.'前缀model_cascade1.load_state_dict(get_loaded_...
更好的方式是采用自适应代码来适配载入环境。如下所示: device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"model = BERTBaseUncased()model.load(args.model_path, device=device) 综上所述,了解两类方法的区别和联系后,我们就不需要纠结用哪类方法了,希望能对大家有所帮助。