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 准备模型存储的文件路径: 假设我们有一个已经保存的模型文件,其路径...
函数格式为:torch.load(f, map_location=None, pickle_module=pickle, **pickle_load_args)一般我们使用的时候,基本只使用前两个参数。 map_location参数:具体来说,map_location参数是用于重定向,比如此前模型的参数是在cpu中的,我们希望将其加载到cuda:0中。或者我们有多张卡,那么我们就可以将卡1中训练好的模...
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('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage) # Load all tensors onto GPU 1 torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(1)) # Map tensors from GPU 1 to GPU 0 torch.load('tensors.pt', map_location={'cuda:1':'cuda:0'}) # ...
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') ...
map_location:一个函数,torch.device,字符串或字典,明确如何重映射存储空间位置。 pickle_module:用于解开元数据和对象的模块(必须与序列化文件的pickle_module相匹配) pickle_load_args:(只有Python3才有)可选择的关键字参数,并传递给pickle_module.load()和pickle_module.Unpickler(),比如,errors=...。
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...
torch.load()方法还提供了一些可选的参数,用于对加载的数据进行一些配置。下面是一些常用的参数: •map_location:指定加载数据的设备。默认情况下,如果原始模型是在GPU上训练的,而当前设备是CPU,则会将模型加载到CPU上。如果希望将模型加载到GPU上,可以通过map_location参数指定GPU的设备编号。例如,map_location='...
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(216)评论(0)编辑引用所属分类:Pyt...