pytorch在CPU和GPU上加载模型

最新推荐文章于 2025-02-24 20:18:08 发布
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分类专栏： pytorch

参考博客:
https://blog.youkuaiyun.com/dcrmg/article/details/79503978

  1. CPU训练的模型在CPU上加载: CPU —> CPU
torch.load(model_path)
  1. GPU训练的模型在GPU上加载: GPU—> GPU
torch.load(model_path)
  1. CPU训练的模型在GPU上加载: CPU—> GPU
torch.load(model_path, map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(1))
  1. GPU训练的模型在CPU上加载: GPU—> CPU
torch.load(model_path, map_location=lambda storage, loc: storage)
torch.jit保存，加载模型
jacke121的专栏
04-09 8056
ori_backbone.eval() x = torch.randn(1,3,112,112).cuda() traced_cell = torch.jit.trace(ori_backbone, (x)) torch.jit.save(traced_cell, os.path.join(MODEL_ROOT, "Epoch_{}_Time_{}_checkpoint.pth".format(epoch + 1, get_time()))) model=torch.jit.load(spath..
pytorch 学习 | 多GPU存储模型及加载参数文件的坑（Error(s) in loading state_dict for DataParallel）
湫一
06-17 3448
个人使用pytorch的时候需要用到多GPU运行，简要说明一下应用情景： 单GPU不够用，你需要将模型存储在多个GPU上； 当模型初始化后运行在多个GPU上，你要加载dict模型参数文件。 第一个情景，我们使用 nn.DataParallel 来解决，直接上例子： # 使用nvidia-smi查看可用的设备 CUDA_DEVICE_1 = 0 CUDA_DEVICE_2 = 1 # 模型初...
PyTorch使用cpu加载模型运算方式
09-18
今天小编就为大家分享一篇PyTorch使用cpu加载模型运算方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
PyTorch用CPU加载GPU训练保存的模型
ningmengzhihe的博客
06-28 2705
PyTorch用CPU加载GPU训练保存的模型
pytorch框架训练模型GPU加速：手把手教程
最新发布
weixin_43624549的博客
02-24 466
训练如果使用cpu太慢了。屏幕前的你，是否烦恼于CUDA、cuDNN、Pytorch版本不一致的问题？是否烦恼于虚拟环境配置Pytorch和CUDA的问题？
pytorch_model.bin
04-05
本资源为albert的中文预训练模型的pytorch版本，albert为bert的轻量化版本，训练速度快，参数量小
PyTorch使用cpu与gpu之间模型相互加载调用
知识搬运者
04-22 835
我们在使用pytorch的过程，经常会需要加载模型参数，但是pytorch当中，GPU和CPU模型下加载的参数的类型是不同的，不能互相直接调用，下面分情况进行操作说明。
PyTorch模型保存与加载
酒酿小圆子呀～
03-31 2535
文章目录1.什么是状态字典：state_dict?2. 保存和加载推理模型2.1 保存/加载state_dict（推荐使用）2.2 保存/加载完整模型3. 保存和加载 Checkpoint 用于推理/继续训练4. 在一个文件中保存多个模型5. 使用在不同模型参数下的热启动模式6. 通过设备保存/加载模型6.1 保存到 CPU、加载到 CPU6.2 保存到 GPU、加载到 GPU6.3 保存到 CPU，加载到 GPU6.4 保存 torch.nn.DataParallel 模型 当保存和加载模型时，需要熟悉三
Pytorch单、多GPU和CPU训练模型保存和加载
m0_46256255的博客
01-05 1002
在多GPU训练中，模型通常在torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel中，这会在模型的参数名前加上前缀。因此，在保存模型时，需要使用model.module.state_dict()来获取模型的状态字典，以确保保存的参数名与模型定义中的参数名一致。多GPU训练模型保存。
PyTorch中的CPU和GPU代码实现详解
人工智能小白，请多多指教
08-02 1460
定义模型的代码在CPU和GPU版本中基本一致。但是，最好在GPU上运行。
解决pytorch多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题
09-16
如果您希望在单GPU环境下也能够直接加载之前多GPU环境下训练的模型，可以在加载模型之前使用`nn.DataParallel`对模型进行包装。这样可以确保权重名称的一致性，从而避免加载错误。示例代码如下： ```python ...
pytorch中 gpu与gpu、gpu与cpu 在load时相互转化操作
09-16
在PyTorch中，GPU与GPU以及GPU与CPU之间的模型加载和转换是非常常见的操作，特别是在分布式训练、资源管理和模型迁移的场景下。本篇将详细解释如何在PyTorch中进行这些转换，并解决可能出现的问题。 首先，理解问题...
pytorch CPU/GPU模型的保存和加载
weixin_42094192的博客
07-05 799
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： torch.load(‘model_dict.pkl’) 情况二：模型是CPU，预加载的训练参数却是GPU，那么需要这样： torch.load(‘model_dict.pkl’, map_location=lambda storage, loc: storage) 情况三：模型是GPU，预加载的训练参数却是CPU： torch.load(‘model_dic.pk
pytorch学习笔记（6）：GPU和如何保存加载模型
u013602059的专栏
07-22 1947
参考文档：https://mp.weixin.qq.com/s/kmed_E4MaDwN-oIqDh8-tg 上篇文章我们完成了一个 vgg 网络的实现，那么现在已经掌握了一些基础的网络结构的实现，距离一个入门炼丹师还有两个小问题需要注意一下：GPU 和保存模型。 提起炼丹大家经常可以听到显卡如何如何的，也就是 GPU 在炼丹的过程中起到重要的作用。另一方面，训练了一个模型后，我们肯定要用它来进行一些预测，前面的代码中都是将训练好的模型直接进行预测，但是如果代码每次预测都要训练一次岂不是麻烦死了，所以将训练
python加载数据到gpu_pytorch中 gpu与gpu、gpu与cpu 在load时相互转化操作
weixin_39633165的博客
12-07 1444
问题描述有时在加载已训练好的模型时，会出现 out of memory 的错误提示，但仔细检测使用的GPU卡并没有再用且内存也没有超出。经查阅发现原来是训练模型时使用的GPU卡和加载时使用的GPU卡不一样导致的。个人感觉，因为pytorch的模型中是会记录有GPU信息的，所以有时使用不同的GPU加载时会报错。解决方法gpu之间的相互转换。即，将训练时的gpu卡转换为加载时的gpu卡。torch.l...
torch.load取模型的cpu设置，仅一行代码（当cuda不能使用时，或cuda out of memory时，可以用cpu跑这个gpu训练的模型）
weixin_41529093的博客
10-15 1735
仅作为记录，大佬请跳过。 用map_location='cpu' model = torch.load('model25_152_finetune_invade_bestmodel_v2_v2_Untitled3.pkl',map_location='cpu')
pytorch(一)模型加载函数torch.load()
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凝眸伏笔的博客
11-08 10万+
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.
torch.load()
weixin_48697962的博客
07-26 7409
torch.load()
Torch.load()
m0_61887165的博客
02-27 1156
torch.load()
pytorch 使用cpu加载大语言模型
11-17
在PyTorch中，如果你有一个预训练的大语言模型并且想要在CPU上运行它，你需要先考虑模型的大小和内存消耗。因为大型模型可能会占用大量的内存，直接在CPU上运行可能会遇到内存不足的问题。以下是加载大模型到CPU的基本步骤： 1. **加载模型**：在GPU上训练的模型通常会保存为`.pt`（Python pickle）或`.pth`（PyTorch专用）格式，你可以使用`torch.load()`函数加载模型，指定`map_location='cpu'`参数来明确指定加载到CPU： ```python model = torch.load('path_to_model.pth', map_location=torch.device('cpu')) ``` 2. **检查设备**：确认`model.to(device)`已经被设置为CPU，即`device=torch.device('cpu')`。 3. **内存管理**：由于CPU内存有限，可能需要分批处理输入数据，通过`nn.DataParallel`或者`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`来利用多核CPU资源。 4. **预测或推理**：在CPU上使用模型进行前向传播，记得关闭自动梯度追踪（`with torch.no_grad():`），以节省内存。 注意，在CPU上处理大模型可能会导致计算速度变慢，特别是当模型非常复杂且数据量较大时。
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