pytorch CPU与GPU模型参数相互加载


1. 模型保存以及加载方法

# 直接保存模型 (参数 + 网络结构)
torch.save(model, '/path/to/save')
model = torch.load('/path/to/load')
# 只保存参数 (推荐)
torch.save(model.state_dict(), '/path/to/save')
model = NET()
mode.load_state_dict(torch.load('/path/to/load'))
# 保存参数、优化器、epoch
state = {
    'model': model.state_dict(),
    'optimizer': optimizer.state_dict(),
    'epoch': epoch
}
torch.save(state, '/path/to/save')
checkpoint = torch.load('/path/to/load')
model.load_state_dict(checkpoint['model'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])
epoch = checkpoint['epoch']

2. 单 GPU 和 单 CPU 参数-模型相互加载

## CPU->CPU OR GPU->GPU 直接加载
model.load_state_dict(torch.load('/path/to/load'))

## GPU->CPU (参数->模型)
state_dict = torch.load('/path/to/load', map_location=lambda storage, loc: storage)
state_dict = torch.load('/path/to/load', map_location='cpu')

model.load_state_dict(states_dict)

## CPU->GPU (参数->模型)
state_dict = torch.load('/path/to/load', map_location=lambda storage, loc: storage.cuda)
state_dict = torch.load('/path/to/load', map_location='cuda:0')
### 指定GPU
state_dict = torch.load('/path/to/load', map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(1))
state_dict = torch.load('/path/to/load', map_location='cuda:1')

3. 多 GPU 模型-参数

## 模型 + 参数
torch.save(model.module, '/path/to/save') # 多了个module
## 参数
torch.save(model.module.state_dict(), '/path/to/save') # 多了个module

4. 单 GPU or CPU 模型加载多 GPU 参数

## 多gpu上保存的模型在参数名前多加了一个module.前缀
device = torch.device('cpu') # cup 模型
# device = torch.device('cuda:0') # gpu 模型
model = NET().to(device)
state_dict = torch.load('/path/to/load', map_location=device)
state_dict_new = {}
for k, v in state_dict.items():
    new_k = k[7:] # 去掉键名的前七个字母,即'module.'
    state_dict_new[new_k] = v

model.load_state_dict(state_dict_new)

5. 单 GPU or CPU 加载 多GPU模型+参数

model_cpu = NET().to('cpu')
model_gpu = NET().to('cuda:0')

pretrained_model = torch.load('/path/to/load') # 模型+参数

pretrained_dict = pretrained_model.module.state_dict() # 提取参数

model_cpu.load_state_dict(pretrained_dict)
model_gpu.load_state_dicr(pretrained_dicr)

6. 多 GPU 加载 多GPU参数

model = NET().to('cuda:0')
model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0, 1])
state_dict = torch.load('/path/to/load')
model.load_state_dict(state_dict)
### 回答1: 在使用PyTorch进行深度学习任务时,可以通过将计算从CPU转移到GPU上来加快模型训练和推理的速度。下面是使用PyTorch将计算从CPU转移到GPU的步骤: 1.首先,需要检查计算机是否具有支持CUDA的GPU。使用以下代码可以检查GPU是否可用: ``` import torch if torch.cuda.is_available(): device = torch.device("cuda") # 使用GPU else: device = torch.device("cpu") # 使用CPU ``` 2.接下来,将模型和数据加载到设备上。可以使用以下代码将模型和张量加载到所选设备上: ``` model = YourModel().to(device) # 将模型加载到设备上 input_data = torch.randn(batch_size, input_size).to(device) # 将输入数据加载到设备上 ``` 这将确保模型和数据都在GPU上进行计算。 3.在训练过程中,使用以下代码将输入数据和模型参数传递给GPU: ``` for epoch in range(num_epochs): # ... output = model(input_data) # 将输入数据传递给模型 loss = loss_function(output, target) # 计算损失函数 model.zero_grad() # 清除梯度 loss.backward() # 反向传播计算梯度 optimizer.step() # 更新参数 # ... ``` 即使计算不再在CPU上进行,PyTorch可以自动将相关操作标记为需要在GPU上执行。 需要注意的是,将计算从CPU转移到GPU上可能需要一定的时间,因为需要将数据从主内存复制到显存。因此,在小规模数据集上,将计算移动到GPU可能会导致速度下降。但是,对于大规模数据集和复杂的模型,使用GPU进行计算通常可以显著加快训练和推理速度。 最后,当训练或推理完成后,可以使用以下代码将模型和数据从GPU转移到CPU上: ``` model = model.to("cpu") # 将模型加载CPU上 input_data = input_data.to("cpu") # 将输入数据加载CPU上 ``` 这样可以释放GPU显存,并在不需要GPU计算的情况下减少资源消耗。 ### 回答2: 在PyTorch中,将模型CPU转移到GPU是非常简单的。首先,确保您的系统上已经安装了正确的PyTorch和CUDA版本,并且您的计算机具有至少一个NVIDIA GPU。 首先,将模型转移到GPU之前,需要确保将模型和输入数据都转换成PyTorch Tensor对象。然后,使用`to()`方法将Tensor转移到GPU上。 下面是一个简单的示例代码: ```python import torch # 定义模型 model = YourModel() # 将模型参数CPU转移到GPU model.to(torch.device("cuda")) # 定义输入数据并转移到GPU input_data = torch.tensor([1, 2, 3]) input_data = input_data.to(torch.device("cuda")) # 在GPU上运行模型 output = model(input_data) # 将结果转移到CPU上 output = output.to(torch.device("cpu")) ``` 在上面的代码中,`to(torch.device("cuda"))`将模型参数和输入数据都转移到GPU上。然后,可以在GPU上运行模型并得到输出结果。最后,使用`to(torch.device("cpu"))`将结果转移到CPU上,以便进一步处理或输出。 需要注意的是,在转移到GPU之前,确保您的GPU上有足够的内存来存储模型和输入数据。如果GPU内存不够,可能会导致内存溢出错误。 此外,还可以使用`torch.cuda.is_available()`来检查系统是否有可用的GPU。如果返回True,表示系统上有可用的GPU,否则表示只能在CPU上运行。 ### 回答3: 在PyTorch中,将计算从CPU转移到GPU可以显著加速训练和推断过程。下面是将PyTorch代码从CPU迁移到GPU的步骤: 1. 首先,需要确保系统上已安装并配置了可以使用的GPU驱动程序和CUDA工具包,以便PyTorch可以利用GPU资源。 2. 在PyTorch代码中,首先需要将模型和输入数据加载CPU上。可以使用`torch.device`函数指定设备,将其设置为`'cpu'`。 3. 接下来,创建模型实例并将其移动到设备上。可以使用`model.to(device)`函数将模型加载到指定设备。例如,`model = model.to(device)`将模型加载CPU上。 4. 对于输入数据,同样使用`input_variable = input_variable.to(device)`将其移动到设备上。这里的`input_variable`可以是张量、数据加载器或数据集,取决于具体的代码实现。 5. 如果使用了优化器(如SGD或Adam),同样需要将其关联的参数移动到指定设备上。可以使用`optimizer = optimizer.to(device)`将优化器加载到设备上。 6. 最后,迭代训练过程中的每个批次或推断过程中的每个样本时,确保将数据也加载到设备上。可以使用`inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)`将每个批次加载到指定设备。 这样一来,PyTorch将使用GPU来进行计算,从而加速模型训练和推断过程。在某些情况下,将计算从CPU转移到GPU还可以节省内存,并允许处理更大规模的数据集。 总结起来,将PyTorch代码从CPU转移到GPU的步骤是加载模型、输入数据和优化器到设备上,并确保在计算过程中也将数据加载到设备上。这样可以利用GPU资源进行加速计算。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值