这之后,无论是在CPU加载还是GPU加载,无论是单GPU加载还是多GPU加载,都能够灵活应付。 (1)单GPU加载 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"...
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=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU. 这就引出了今天的问题,当保存模型的设备和加载模...
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...
-保存模型参数:torch.save(net.state_dict(),path),net.load_state_dict(torch.load(path)) 第一种方法比较懒,保存整个得模型架构,比较费时占内存,第二种方法是只保留模型上得可学习参数,等建立一个新得网络结构,然后放上这些参数即可,所以推荐使用第二种。下面通过代码看看怎么使用。 这里先建立一个网络模型...
state_dict: 要加载的参数字典。 strict(可选): 如果为True(默认值),则要求state_dict中的键与模型的参数名完全匹配。 示例: model.load_state_dict(torch.load('pretrained.pth')) 这些函数在训练过程中非常有用,可以帮助保存模型的状态以及加载预训练的参数,使得模型的训练和部署更加方便。
modelB.load_state_dict(torch.load(PATH), strict=False) load_state_dict()方法中strict=False表示忽略不匹配的网络层,毕竟两个网络不一样 不同设备保存/加载模型 保存时候没区别,反正都是保存到磁盘上 torch.save(model.state_dict(), PATH) 加载模型到cpu上 ...
Pytorch中如何存储与读取模型:torch.save、torch.load与state_dict对象 1. 读写Tensor 我们可以直接使用save函数和load函数分别存储和读取Tensor。save使用Python的pickle实用程序将对象进行序列化,然后将序列化的对象保存到disk,使用save可以保存各种对象,包括模型、张量和字典等。而load使用pickle unpickle工具将pickle的...
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'), strict=False) 将在GPU 保存的模型加载到 CPUmodel.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location='cpu')) 导入另一个模型的相同部分到新的模型 模型导入参数时,如果两个模型结构不一致,则直接导入参数会报错。用下面方法可以把另一个模型的相同的...
model.load_state_dict(checkpoint["state_dict"]) 这样load一个 pretrained model 的时候,torch.load() 会默认把load进来的数据放到0卡上,这样每个进程全部会在0卡占用一部分显存。解决的方法也很简单,就是把load进来的数据map到cpu上: checkpoint = torch.load("checkpoint.pth", map_location=torch.device('...
1. cpu -> cpu或者gpu -> gpu:checkpoint = torch.load('modelparameters.pth')model.load_state_dict(checkpoint)2. cpu -> gpu 1 torch.load('modelparameters.pth', map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(1))3. gpu 1 -> gpu 0 torch.load('modelparameters.pth', map_location={'cuda...