2. 使用torch.load函数加载模型,同时设置map_location=torch.device('cpu')参数 当您需要加载一个预先训练好的PyTorch模型时,如果原始模型是在GPU上训练的,但您当前的环境或设备没有GPU,或者您只想在CPU上运行模型,那么您可以使用torch.load函数的map_location参数来确保模型被加载到CPU上。以下是如何做到这一点的代...
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...
内置的位置标签是“cpu”为cpu张量和“cuda:device_id”(例如:device_id)。“cuda:2”)表示cuda张力。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_locat...
将map_location函数中的参数设置 torch.load()为 cuda:device_id。这会将模型加载到给定的GPU设备。 调用model.to(torch.device('cuda'))将模型的参数张量转换为CUDA张量,无论在cpu上训练还是gpu上训练,保存的模型参数都是参数张量不是cuda张量,因此,cpu设备上不需要使用(torch.device("cpu"))。 二、实例 了解...
map_location:函数、torch.device或者字典指明如何重新映射存储位置。 pickle_module :用于unpickling元数据和对象的模块(必须匹配用于序列化文件的pickle_module)。 pickle_load_args:传递给pickle_module.load()和pickle_module.Unpickler()的可选关键字参数。
torch.load("0.9472_0048.weights",map_location='cpu') 就可以解决问题了。 方便查阅,整理: 假设我们只保存了模型的参数(model.state_dict())到文件名为modelparameters.pth, model = Net() 1. cpu -> cpu或者gpu -> gpu: checkpoint = torch.load('modelparameters.pth') ...
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...
load('model_weights.pth', map_location=torch.device('cpu')) # map_location指定设备 model.load_state_dict(state_dict) model.eval() # 切换到评估模式 恶意攻击演示 个人感觉其实想被攻击还是挺难的。。。如果你正规的只加载权重,怕就怕偷懒,加载整个模型。 下面浅浅演示一波不正确加载权重,也就是只...
🐛 Bug torch.load(X, map_location='cpu') fails when unserializing cuda tensors on a cpu-only device if X is, for example, a list of tensors serialized with pickle.dump. To Reproduce Steps to reproduce the behavior: Create cuda tensors on ...
>>>torch.load('tensors.pt')#Load all tensors onto the CPU>>>torch.load('tensors.pt',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('...