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...
map_location=device) model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict']) print("Model loaded successfully.") else: print("Checkpoint file not found.")
model_path:模型的保存路径 model_path = './save/20201104_204451.ckpt' output: score:模型输出属于某一类别的概率 ’‘’ data = process_data_for_predict(test_data)#预处理数据,使得数据格式符合模型输入形式 model = torch.load(model_path)#加载模型 score = model(data)#模型预测 return score #返...
checkpoint_path = "model.ckpt" output_file = "network_param.txt" network_param(checkpoint_path, output_file) 1.2. 尝试直接将 ckpt 文件转成 onnx(在Bert模型转换时失败,针对一些简单模型可以使用此方法): ### 方法一 import tensorflow as tf from tensorflow.python.saved_model.signature_def_utils_im...
eval() torch_ckpt = torch.load('./pretrained/rdn-liif.pth', map_location=torch.device('cpu')) m = torch_ckpt['model'] sd = m['sd'] paddle_sd = {} for k, v in sd.items(): if torch.is_tensor(v): if 'imnet.layers' in k and 'weight' in k: print(k) print(v) ...
net.load_state_dict(torch.load(ckpt_path)) dfhistory = pd.DataFrame(history) 四,使用torchkeras支持Mac M1芯片加速 我在最新的3.3.0的torchkeras版本中引入了对 mac m1芯片的支持,当存在可用的 mac m1芯片/ GPU 时,会默认使用它们进行加速,无需做任何配置。
这个代码已经验证成功了,可以将ELECTRA从torch版本转到tf的ckpt版本。 需要注意的是tf_1系列和tf_2系列还是有很大区别的,这里用的是tensorflow1.15,2系列没有试过,可能会出问题。 命令如下: python electra_convert_pytorch_checkpoint_to_tf.py --model_name=electra --config_file="../Electra/electra_small/con...
git地址: 一:介绍torch 1.常见的机器学习框架 2.能带来什么 GPU加速 自动求导 importtorchfromtorchimportautograd x= torch.tensor(1.) a= torch.tensor(1., requires_grad=True) b= torch.tensor(2., requires_grad=True) c= torch.tensor(3., requires_grad=True) ...
load(args.ckpt, map_location='cpu') # if use more than one GPU ckpt_single = OrderedDict() for k, v in ckpt.items(): k = k.replace('module.', '') ckpt_single[k] = v modnet.load_state_dict(ckpt_single) modnet.eval() 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
运行Huggingface权重转换到Megatron-LM格式的脚本bash examples/llama2/ckpt_convert_llama2_hf2legacy.sh时出现了如下报错: ImportError: /home/ma-user/anaconda3/envs/fbig/lib/python3.8/site-packages/torch_npu/dynamo/torchair/core/_abi_compat_ge_apis.so: undefined symbol: _ZN2ge5Graph28LoadFromSeriali...