pytorch中model=model.to(device)用法

最新推荐文章于 2025-08-28 10:58:53 发布

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本文介绍了如何在PyTorch中将模型在CPU和GPU之间进行迁移。`model.to(device)`和`model.cuda()`用于将模型置于GPU设备上，而`model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location=device))`则根据指定设备加载模型权重。在CPU上运行时，需设置`device=torch.device('cpu')`；在GPU上，需先加载模型到内存，然后使用`model.to(device)`迁移。

部署运行你感兴趣的模型镜像

有一些论文公布的代码采用了model=model.to(device)这种模式

按照我的理解，应该是和model.cuda()是一样的功能

使用cpu运算：将torch.load()函数中的map_location参数设置为torch.device('cpu')

device = torch.device('cpu')
model = TheModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location=device))

使用GPU运算：将由GPU保存的模型加载到GPU上。确保对输入的tensors调用input = input.to(device)方法。

device = torch.device("cuda")
model = TheModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.to(device)

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