在PyTorch中,torch.load函数用于加载保存的模型或张量。map_location参数允许我们将加载的存储(如模型参数)映射到指定的设备上,比如CPU或特定的GPU上。以下是如何使用torch.load与map_location参数将存储映射到现有设备的步骤和示例代码: 导入PyTorch库: 首先,我们需要导入PyTorch库。 python import torch 准备模型存储的...
参考资料: 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....
torch.load('modelparameters.pth', map_location=lambdastorage, loc: storage.cuda(1)) 3. gpu 1 -> gpu 0 torch.load('modelparameters.pth', map_location={'cuda:1':'cuda:0'}) 4. gpu -> cpu torch.load('modelparameters.pth', map_location=lambdastorage, loc: storage)...
因为：即使对bn设置了 requires_grad = False ，一旦 model.train() ，bn还是会偷偷开启update（ model...
执行torch.load(模型名称, map_location='cpu')报错:from torchvision.transforms.functional_tensor import rgb_to_grayscale 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...
torch.load('', map_location=lambda storage, loc: storage) # Load all tensors onto GPU 1 torch.load('', map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(1)) # Map tensors from GPU 1 to GPU 0 torch.load('', map_location={'cuda:1':'cuda:0'}) ...
torch.load(f, map_location=None, pickle_module=pickle, **pickle_load_args) f:文件名或文件对象。 map_location:一个函数或字典,用于指定如何映射存储位置。当从 GPU 加载到 CPU 时,通常设置为 lambda storage, loc: storage 或者 'cpu'。 pickle_module:用于反序列化的模块,默认为 pickle。 pickle_load...
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 load(... 佰草伐 0 45...
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: ...