记困扰很久的pytorch加载模型OOM，python import执行流程，python“懒运行”,whindows控制ubuntu远程桌面

原创

于 2018-10-26 13:03:00 发布 · 1.9k 阅读

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本文探讨了PyTorch加载模型时遇到的内存溢出问题，以及Python的import执行流程。强调了在import时避免耗内存的初始化操作，并提供了解决方案。同时，文章还介绍了Windows远程控制Ubuntu桌面的方法。

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前言

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part one

1050 Ti加载模型时OOM
model.load_state_dict(torch.load(path))

Copies parameters and buffers from :attr:state_dict into
this module and its descendants. If :attr:strict is True, then
the keys of :attr:state_dict must exactly match the keys returned
by this module’s :meth:~torch.nn.Module.state_dict function.
Arguments:
state_dict (dict): a dict containing parameters and
persistent buffers.
strict (bool, optional): whether to strictly enforce that the keys
in :attr:state_dict match the keys returned by this module’s
:meth:~torch.nn.Module.state_dict function. Default: True
2019/1/16补：
其实问题是出在main函数，当时一直没考虑到（因为Java中必须得主函数作为运行入口，Python不强求，所以写Python代码没养成好习惯）。
所以，尽量写