pytorch 存取模型（待补充）

最新推荐文章于 2024-08-14 17:18:25 发布
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分类专栏： pytorch 文章标签： 深度学习 pytorch cuda
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# 直接保存模型
# 保存模型
torch.save(model, 'model.pth')
# 加载模型
model = torch.load('model.pth')

# 保存模型参数和结构
# 保存模型参数
torch.save(model.state_dict(),
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DJL快速入门（纯Java跑深度学习模型）
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DJL快速入门（纯Java跑深度学习模型） 1. DJL核心内容讲解 2. DJL加载Pytorch模型 3. DJL的Tensor操作 4. DJL简单案例（DJL使用Pytorch模型完成图片分类） 5. OpenPose项目实战
『大模型笔记』从基础原理出发提升深度学习性能
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05-28 361
如果你想加速你的深度学习系统，最重要的是要弄清楚模型的瓶颈在哪里。这个瓶颈决定了你加速系统的最佳方法。我经常看到研究人员和其他想要加速PyTorch代码的人在不了解具体情况的前提下盲目尝试。性能环境可能的解决方案Overhead-Bound(开销瓶颈)Tracing, Operator Fusion, 不使用Python, 真正的JIT编译器Operator Fusion(算子融合)使用Tensor Cores, 购买更多Nvidia硬件当然，可以说，用户需要考虑这些问题本身就反映了框架的不足。
pytorch将cpu训练好的模型参数load到gpu上，或者gpu->cpu上
Hello World! Keep Coding
02-23 3371
发现用gpu训的模型不能直接用cpu跑。解决办法如下： 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') model.load_stat...
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torch.load中的map_location用法解析
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关于我的学习记录
12-06 4962
PyTorch模型的保存与加载
pytorch 载入历史模型时更换gpu卡号，map_location设置
子燕若水的博客
07-02 997
pytorch 在保存训练后模型的时候，会把训练过程中使用的设备号（例如gpu卡号cuda:0 ，cpu）也一并保存下来。当pytorch重新载入历史模型时，模型默认根据训练时的设备卡号，把权值载入到相应的卡号上。然而，有的时候测试过程和训练过程的设备情况是不一致的。 举个例子，A主机有四块GPU卡，然后我们用cuda:3 训练模型，并保存模型。 在测试时候，我们需要在客户的B主机跑模型，但是B主机只有一块gpu卡：cuda:0 。如果按照默认方式载入模型的话，pytorch会报找不到gpu设备，或其他一些
pytorch中torch.load()的map_location参数
SCU-JJkinging的博客
08-12 9343
Example: # Load all tensors onto the CPU >>> torch.load('tensors.pt', map_location=torch.device('cpu')) # Load all tensors onto the CPU, using a function >>> torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage) # Load all t
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RMT的pytorch笔记序：pytorch是灵活的深度学习开发平台一、数据准备1.1 特殊文件格式简介1.1.1 pkl文件是python的二进制文件1.1.2 npy文件是numpy专用的二进制文件1.1.3 mat文件是matlab的二进制存储文件1.2 数据的预处理1.2.1 归一化将数据映射到0和1之间1.2.2 标准化将数据映射到标准正态分布上1.3 `import`其他脚本以及其他脚本中的函数1.3.1 同根目录的脚本直接导入1.3.2 导入上级目录下的脚本需要修改sys.path1.3.3
自研大模型一体机技术分析
最新发布
qq_44273739的博客
08-14 1307
硬件方面，大模型一体机需要强大的计算能力来处理复杂的人工智能算法。这通常涉及到使用高性能的处理器（如GPU或ASIC）来加速数学运算。RAIDASIC。
深入解析torch.load中的【map_location】参数
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
02-09 8792
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PyTorch数据保存和读取的学习笔记（tensor, model）
墨门
06-17 952
Keywords: 序列化 Map_location用于指定读取数据的映射设备，可以是 a function, torch.device, string or a dict. 可以使用函数来表示，我们来看看 doc 中给出的例子： 当使用函数来指定映射方式时，其格式为： 其中 storage: 为初始存储对象（initial deserialization of the storage, residing on the CPU），为序列化时对象的存储位置............
pytorch(一)模型加载函数torch.load()
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凝眸伏笔的博客
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1.作用：用来加载torch.save()保存的模型文件。 torch.load()先在CPU上加载，不会依赖于保存模型的设备。如果加载失败，可能是因为没有包含某些设备，比如你在gpu上训练保存的模型，而在cpu上加载，可能会报错，此时，需要使用map_location来将存储动态重新映射到可选设备上，比如map_location=torch.device('cpu')，意思是映射到cpu上，在cpu上加载模型，无论你这个模型从哪里训练保存的。 一句话：map_location适用于修改模型能在gpu.
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Hello，大家好！下面是对torch.load函数的翻译～ torch.load(f, map_location=None, pickle_module=<module 'pickle' from '/opt/conda/lib/python3.6/pickle.py'>, **pickle_load_args) 从文件加载用torch.save()保存的对象。 torch.l...
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前言        我们在使用pytorch的过程，经常会需要加载模型参数，不管是别人提供给我们的模型参数，还是我们自己训练的模型参数，那么加载模型参数就会碰到一些情况，即GPU模型和CPU模型，这两种模型是不能混为一谈的，下面分情况进行操作说明。 情况一：模型是GPU模型，预加载的训练参数也是GPU；模型是CPU模型，预加载的训练参数也是CPU，这种情况下我们都只用直接用下面的语句即可： ...
pytorch笔记02)模型的保存和加载
Javis486的专栏
03-16 8703
保存和加载整个模型 torch.save(model_object, 'model.pkl') model = torch.load('model.pkl') 仅保存和加载模型参数(推荐使用,需要提前手动构建模型) torch.save(model_object.state_dict(), 'params.pkl') model_object.load_state_dict(torch.lo
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