pytorch在CPU和GPU上加载模型

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pytorch在CPU和GPU上加载模型

pytorch允许把在GPU上训练的模型加载到CPU上,也允许把在CPU上训练的模型加载到GPU上.CPU->CPU,GPU->GPU torch.load('gen_500000.pkl') GPU->CPU torch.load('gen_500000.pkl', map_location=lambda storage, loc: storage) CPU->GPU1 torch.load('gen_500000.pkl', map_location=lambda storag…

PyTorch保存模型与加载模型+Finetune预训练模型使用

Pytorch 保存模型与加载模型 PyTorch之保存加载模型参数初始化参数的初始化其实就是对参数赋值.而我们需要学习的参数其实都是Variable,它其实是对Tensor的封装,同时提供了data,grad等借口,这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值了.这就是PyTorch简洁高效所在.所以我们可以进行如下操作进行初始化,当然其实有其他的方法,但是这种方法是PyTorch作者所推崇的: def weight_init(m): # 使用isinstance来判断m属于什么类型 if…

[Pytorch]Pytorch 保存模型与加载模型(转)

转自:知乎目录: 保存模型与加载模型冻结一部分参数,训练另一部分参数采用不同的学习率进行训练 1.保存模型与加载简单的保存与加载方法: # 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.…

python如何从内存地址上加载pythn对象

python如何从内存地址上加载pythn对象在python中我们可以通过id函数来获取某个python对象的内存地址,或者可以通过调用对象的__repr__魔术函数来获取对象的详细信息 def tt(): print(111) print(tt.__repr__()) print(id(tt)) 但是不知大家是否想过,其实这个内存地址可以直接加载python对象的.有两种方法: 1. PyObj_FromPtr 在_ctypes包中,就提供PyObj_FromPtr这个api去实现我们的需求…

MindSpore保存与加载模型

技术背景近几年在机器学习和传统搜索算法的结合中,逐渐发展出了一种Search To Optimization的思维,旨在通过构造一个特定的机器学习模型,来替代传统算法中的搜索过程,进而加速经典图论等问题的求解.那么这里面就涉及到一个非常关键的工程步骤:把机器学习中训练出来的模型保存成一个文件或者数据库,使得其他人可以重复的使用这个已经训练出来的模型.甚至是可以发布在云端,通过API接口进行调用.那么本文的内容就是介绍给予MindSpore的模型保存与加载,官方文档可以参考这个链接. 保存模型…

[译]Vulkan教程(31)加载模型

[译]Vulkan教程(31)加载模型 Loading models 加载模型 Introduction 入门 Your program is now ready to render textured 3D meshes, but the current geometry in the vertices and indices arrays is not very interesting yet. In this chapter we're going to extend the program…