please use torch.load with map_location=torch.device(‘cpu‘) to map your storages to the CPU.

最新推荐文章于 2023-08-02 10:51:54 发布
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文章标签： pytorch
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版权

问题：
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.
解决问题的方法：
torch.load(‘tut1-model.pt’)
改成：
torch.load(‘tut1-model.pt’, map_location=‘cpu’)

pytorch------cpu与gpu load时相互转化 torch.load(map_location=)
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CPU（Central Processing Unit, 中央处理器）：主要包括控制器和运算器GPU(Graphics Processing Unit, 图形处理器)：处理统一的，无依赖的大规模数据运算。
Please use torch.load with map_location=torch.device(‘cpu‘），If you are running on a CPU-only machine
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在CPU中运行GPU程序，出现以下问题 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. 问题 RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available()
成功解决torch.load with map_location=torch.device(“cpu”) to map your storages to the CPU
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已成功配置GPU 的MAC-成功解决torch.load with map_location=torch.device(“cpu”) to map your storages to the CPU
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成功解决torch.load with map_location=torch.device(“cpu”) to map your storages to the CPU
pytorch cpu与gpu load时相互转化 torch.load(map_location=)
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pytorch将cpu训练好的模型参数load到gpu上，或者gpu->cpu上 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') ...
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.
05-21
如果你是在 CPU 环境下运行的，可以使用 `torch.load` 并指定 `map_location=torch.device('cpu')` 来将存储在 CUDA 设备上的模型映射到 CPU 上，如下所示： ```python model = torch.load('model.pth', map_...
RuntimeError: Attempting to deserialize object on CUDA device 2 but torch.cuda.device_count() is 1. Please use torch.load with map_location to map your storages to an existing device.
最新发布
03-13
首先，如果用户想将模型加载到CPU上，应该在torch.load中使用map_location=torch.device('cpu')。如果用户有GPU，但数量不同，可能需要调整设备映射，比如将多GPU的模型参数映射到单GPU上，或者使用更通用的方式让...
or: Attempting to deserialize object on CUDA device 0 but torch.cuda.device_count() is 0. Please use torch.load with map_location to map your storages to an existing device
05-30
The solution is to use the `map_location` parameter in the `torch.load()` function to map the storages to an existing device. Here's an example: ``` import torch # Load the saved model saved_model...
错误笔记
勇敢牛牛
01-13 338
错误笔记1 报错: 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. 可能的原因：g
RuntimeError: Attempting to deserialize object on CUDA device 2 but torch.cuda.device_count() is 2.
wenqiwenqi123的博客
12-31 1万+
解决报错RuntimeError: Attempting to deserialize object on CUDA device 2 but torch.cuda.device_count() is 2. Please use torch.load with map_location to map your storages to an existing device.
执行model.load_state_dict报错map_location=torch.device(‘cpu‘)以及Unexpected key(s) in state_dict
m0_56222998的博客
08-02 2244
本蒟蒻原先是在有GPU的服务器上训练得到了模型，现在想在没有GPU的服务器部署网页，需要加载该模型，当运行了下面代码时。是因为没有将state_dict转移到CPU上，在PyTorch中，可以通过指定。仔细查看提示信息，发现是有一个未知的Key，我把它删掉竟然就跑通了。我打印出了两台服务器中state_dict的内容。打印的内容都是一样的，都是下面的内容。
torch.cuda.is_available()返回False的解决办法
云端浅蓝
05-19 1万+
在安装好Anaconda3后，利用其自带的spyder运行程序，出现报错： 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=‘cpu’ to map your storages to t
RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is
Anne332的博客
07-15 1375
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.解决办法 首先找到出错语句 我这里是
window10系统 安装Python torch模块问题
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