【Pytorch】 保存单卡或多卡模型

最新推荐文章于 2024-07-25 10:47:07 发布
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分类专栏： 深度学习 Pytorch 文章标签： pytorch 深度学习
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if len(gpu_ids) == 1:
  torch.save(net.module.state_dict(), "model.pth")
else:
  torch.save(net.state_dict(), "model.pth")

Pytorch-day07-模型保存与读取
weixin_39107270的博客
08-21 2069
外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-0G4NTv1z-1692613764220)(attachment:ed8eb711294e4c6e3e43690ddb2bf66.png)][外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-puyISgkD-1692613764220)(attachment:image.png)]核心问题：如何去掉权重字典键名中的"module"，以保证模型的统一性。
pytorch多机多卡分布式训练
weixin_44019216的博客
05-18 4794
pytorch多机多卡分布式训练欢迎使用Markdown编辑器新的改变 欢迎使用Markdown编辑器 import torch.distributed as dist from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel dist.init_process_group(backend='nccl', init_method=args
pytorch 多卡训练，模型保存的一些问题(1)，【工作经验分享
2401_84002771的博客
04-04 873
如果你也是看准了Python，想自学Python，在这里为大家准备了丰厚的免费。
PyTorch单卡/多卡下模型保存/加载
goodljq的博客
05-25 4288
由于训练和测试所使用的硬件条件不同，在模型的保存和加载过程中可能因为单GPU和多GPU环境的不同带来模型不匹配等问题。这里对PyTorch框架下单卡/多卡下模型的保存和加载问题进行排列组合（=4），样例模型是torchvision中预训练模型resnet152，不尽之处欢迎大家补充。 1 数据格式与存储内容 1.1 模型存储格式 PyTorch存储模型主要采用pkl，pt，pth三种格式。就使用层名来说没有区别，这里不做具体的讨论。第5部分中列出了笔者查阅到的一些资料，感兴趣的读者可以进一步研究.
torch保存和加载模型的两种方式
pangxing6491的博客
03-23 2873
# 保存整个网络 torch.save(net, PATH) # 保存网络中的参数, 速度快，占空间少 torch.save(net.state_dict(),PATH) #-------------------------------------------------- #针对上面一般的保存方法，加载的方法分别是： model_dict=torch.load(PATH) model_dict=model.load_state_dict(torch.load(PATH)) ...
Pytorch之——模型保存与加载
垃圾就应该待在垃圾桶里的博客
08-31 658
文章目录一、序列化与反序列化二、pytorch中的模型保存与加载的两种方式1.模型保存——torch.save（）2.模型加载——torch.load（）三、断点续训练——checkpoint（适用于机器忽然停电后继续训练模型时）1.模型保存2.模型加载参考深度之眼pytorch深度学习框架班 一、序列化与反序列化 序列化：将内存中的数据转成二进制的数存储在硬盘中 反序列化：相反的过程 二、pytorch中的模型保存与加载的两种方式 1.模型保存——torch.save（） 主要参数： obj：对象 .
torch文件保存与加载——【torch学习笔记】
诗酒趁年华。
04-21 4137
模型文件保存与加载 引用翻译：《动手学深度学习》 到目前为止，我们讨论了如何处理数据，如何建立、训练和测试深度学习模型。然而，在某些时候，我们很可能对我们获得的结果感到满意，我们希望保存结果以便以后使用和分发。同样，当运行一个漫长的训练过程时，保存中间结果（检查点）是最好的做法，以确保我们不会在被服务器的电源线绊倒时失去几天的计算量。同时，我们可能想加载一个预训练的模型（例如，我们可能有英语的词嵌入，并将其用于我们花哨的垃圾邮件分类器）。对于所有这些情况，我们都需要加载和存储单个权重向量和整个模型。本节讨论
从零搭建Pytorch模型教程（七）单机多卡和多机多卡训练
最新发布
weixin_53880910的博客
07-25 1790
本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式，一种是DP方式，一种是DDP方式。多机多卡训练主要介绍两种实现方式，一种是通过horovod库，一种是DDP方式。
pytorch支持单机多卡和多机多卡
chenxi910911的博客
01-27 2150
1.单机多卡 第一种方法是nn.DataParallel(model, device_ids=devices, output_device=devices[0]) 伪代码 devices = cudeviceutil.auto_alloc_device() nn.DataParallel(model, device_ids=devices, output_device=devices[0]) 将模型在devices中的所有GPU卡上进行模型训练，并在ouput_device上进行模型平均操作。 本方法的优缺
pytorch深度学习单卡训练和多卡训练
qq_35653657的博客
07-26 5066
首先会把所有数据分发到列表上的GPU进行训练，然后再gather到主GPU计算loss。最后在shell后台使用的下面语句运行(暂时我只发现这种方法运行,其他方法还需要寻找)
pytorch中的模型保存
bonjourdeutsch的博客
11-15 1676
官方宣称，保存和加载模型参数有两种方式： 方式一： torch.save(net.state_dict(),path) 功能：保存训练完的网络的各层参数（即weights和bias) 其中：net.state_dict()获取各层参数，path是文件存放路径(通常保存文件格式为.pt或.pth) net2.load_state_dict(torch.load(path)) 功能：加...
pytorch模型保存与加载总结
蜗牛博客
10-13 1万+
pytorch模型保存与加载方式、打包保存tar、多卡训练遇到的问题、torch.jit、加载预训练模型、保存模型再加载精度损失
torch.save()
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RUN
09-27 5万+
pytorch保存模型等相关参数，利用torch.save()，以及读取保存之后的文件 本文分为两部分，第一部分讲如何保存模型参数，优化器参数等等，第二部分则讲如何读取。 假设网络为model = Net(), optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr), 假设在某个epoch，我们要保存模型参数，优化器参数以及epoch 一、save 先建立一个字典，保存三个参数： state = {‘net’:model.state_dict(),
PyTorch：模型和数据的save和load
皮皮blog
10-29 6416
上面“保存加载整个模型”加载的 net.pt 其实一个字典，通常包含如下内容：网络结构：输入尺寸、输出尺寸以及隐藏层信息，以便能够在加载时重建模型。模型的权重参数：包含各网络层训练后的可学习参数，可以在模型实例上调用 state_dict() 方法来获取，比如只保存模型权重参数时用到的 model.state_dict()。优化器参数：有时保存模型的参数需要稍后接着训练，那么就必须保存优化器的状态和所其使用的超参数，也是在优化器实例上调用 state_dict() 方法来获取这些参数。
pytorch的模型保存与读取（state_dict）
上帝是个娘们的博客
02-25 9139
pytorch的状态字典 state_dict
Pytorch中的保存与加载
轻羽羽的博客
05-20 738
path_model = 'model.pkl' path_state_dict = 'model_state_dict.pkl' 1、保存(序列化) # obj:对象 # f:输出路径 torch.save(obj,f) 2、保存模型参数 # 数据以字典形式存储 # 获取模型的可学习参数 state_dict = net.state_dict() # 将参数保存 torch.save(state_dict,f) 3、加载(反序列化) .
pytorch 使用DataParallel 单机多卡和单卡保存和加载模型时遇到的问题
我亦是行人
11-12 4131
首先很多网上的博客，讲的都不对，自己跟着他们踩了很多坑 1.单卡训练，单卡加载 这里我为了把三个模块save到同一个文件里，我选择对所有的模型先封装成一个checkpoint字典，然后保存到同一个文件里，这样就可以在加载时只需要加载一个参数文件。 保存： states = { 'state_dict_encoder': encoder.state_dict(), 'state_dict_decoder': decoder.state_dict(), } torch.s
pytorch多卡并行模型的保存与载入
m0_37778634的博客
11-29 3483
多卡并行模型的保存与载入 当模型是在数据并行方式在多卡上进行训练的训练和保存，那么载入的时候也是一样需要是多卡。并且，load_state_dict()函数的调用要放在DataParallel()之后，而model.cuda()苏在的位置无影响。 model = DefinedNetwork() model = torch.nn.parallel.DataParallel(model, devic...
pytorch 多卡并行计算保存模型和加载模型 （遗漏module的解决）
t20134297的博客
05-29 3453
今天使用了多卡进行训练，保存的时候直接是用了下面的代码： torch.save(net.cpu().state_dict(),'epoch1.pth') 我在测试的时候，想要加载这个训练好的模型，但是报错了，说是字典中的关键字不匹配，我就将新创建的模型，和加载的模型中的关键字都打印了出来，发现夹杂的模型的每个关键字都多了module. 。解决方式为： pre_dict = torch.load('./epoch1.pth') new_pre = {} for k,v in pre_dict.ite
pytorrch单卡导入多卡训练模型module
08-08
在PyTorch中，我们可以使用DataParallel模块来实现在单卡导入多卡训练模型。DataParallel可以将一个单卡模型并行复制到多个GPU卡上，并且在每个卡上独立地进行前向传播和梯度计算，最后再将梯度进行平均并更新单卡...
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