解决办法: 打开这个文件: /usr/local/lib/python3.9/site-packages/basicsr/data/degradations.py 第8行: from torchvision.transforms.functional_tensor import rgb_to_grayscale 改为: from torchvision.transforms.functional import rgb_to_grayscale posted on 2024-06-12 01:06小王阅读(237)评论(0)编辑引用所...
https://discuss.pytorch.org/t/is-map-location-in-torch-load-and-model-load-state-dict-independent-from-device-in-to/99983 我的问题和参考资料中的一样,在使用torch.load的时候有一个map_location参数,此时可以将checkpoint等加载到对应的device上。但是,如果接下来初始化一个model,并且使用model.load_state...
将gpu改为cpu时,遇到一个报错: 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='cpu' to map your storages to the CPU. 此时改为: torch.load("0.947...
问请使用torch.load和map_location=torch.device('cpu')EN因为：即使对bn设置了 requires_grad = False...
torch.save / torch.load 如果模型是在 GPU 上训练的,但在 CPU 上加载,需要使用 map_location 参数将模型转移到 CPU 上。反之亦然。 torch.save 用于将 PyTorch 对象保存到磁盘文件中。它可以保存各种类型的对象,包括模型、张量、字典等。 torch.save(obj, f, pickle_module=pickle, pickle_protocol=None) ob...
今天跑一个模型的时候,需要加载部分预训练模型的参数,这期间遇到使用torch.load 忽略了 map_location参数 默认gpu,这导致这个变量分配的显存 不释放 然后占用大量资源 gpu资源不能很好的利用。 问题讲解: 比如我们一般我们会使用下面方式进行加载预训练参数 到 自身写的模型中: ...
map_location应该返回None或一个存储。如果map_location返回一个存储,它将被用作最终的反序列化对象,已经移动到正确的设备。否则,torch.load()将退回到默认行为,就好像没有指定map_location一样。如果map_location 是可以调用的,那么对于带有两个参数:存储和位置的序列化存储将被调用一次。如果map_location是一个...
torch.load(f,map_location=None,pickle_module=<module 'pickle' from '/opt/conda/lib/python3.6/pickle.py'>,**pickle_load_args)[source] 从文件中加载一个用torch.save()保存的对象。 load()使用Python的unpickling工具,但是专门处理存储,它是张量的基础。他们首先在CPU上并行化,然后移动到保存它们的设备...
jquery load() 方法 语法 2019-12-02 16:13 − jquery load() 方法 语法作用:当指定的元素(及子元素)已加载时,会发生 load() 事件。该事件适用于任何带有 URL 的元素(比如图像、脚本、框架、内联框架)。根据不同的浏览器(Firefox 和 IE),如果图像已被缓存,则也许不会触发 load 事件。还存在一个名为...
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,此时,需要使用map_location来将存储动态重新映射到可选设备上,比如map_location=torch.device('cpu'),意思是映射到cpu上,在cpu上加载模型,无论你这个模型从...