请各位大神指点, 我在训练网络的时候用到了多GPU, 然后储存参数用了 "model.module.state_dict()", 我现在想用单GPU去测试模型需要加载参数, 这个时候可以用 "model.state_dict()" 来读取多GPU训练的模型参数吗?
多谢
Pytorch如何加载训在多GPU上训练好的模型?
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关注不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:- 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7428796
- 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：pytorch将模型加载到GPU上
- 同时，你还可以查看手册：pytorch 保存和加载模型 中的内容
如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 以帮助更多的人 ^-^解决 无用评论 打赏举报 分享
- 2021-05-13 18:05回答 3 已采纳 你要安装cuda和cudnn，参考一下https://zhuanlan.zhihu.com/p/106133822
- 2021-06-01 17:16回答 2 已采纳 因为你在run里的训练代码没有封装城函数，直接全局执行，import run.py 就开始xun lian le
- 2021-09-15 17:48回答 1 已采纳 看这里：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38056115
- 2021-07-29 17:21chaser&upper的博客 PyTorch在GPU上训练模型 为了真正利用Pytorch中Tensor的优秀属性, 加速模型的训练, 我们可以将训练过程转移到GPU上进行. 1. 首先要定义设备, 如果CUDA是可用的则被定义成GPU, 否则被定义成CPU. device = torch....
- 2022-03-08 10:24回答 2 已采纳 work number设置到cpu最大核心数，batch size 搞大点，你的显存才用了2G，还有那么多呢，不过显卡利用率低很正常，又不是挖矿，显卡很多时候要等硬盘或者内存读取信息呢。你把这里换成c
- 2022-08-09 20:08回答 1 已采纳 没太明白，既然你都训练出来了，不应该知道怎么去推理吗？我理解deepfm输入基本上都是一些one-hot好的特征，你可以直接load训练好的pth文件，然后model(feature)就能输出某一用户
- 2022-11-24 10:15回答 3 已采纳 看下数据集路径给错了导致为空还是图片的标签为空了
- 2022-07-10 16:11自牧君的博客 在本篇博文中，你将学习到在PyTorch中如何使用多GPU进行并行训练。
- 2023-03-02 15:28回答 2 已采纳 通常遇到OOM(out of memory)问题, 只有两种解决方案, 降低您网络训练时的batchsize, 或者选用更小的网络. 看到您这里用的resnet50, 8Gmemory够用了, 您可以
- 2023-04-16 13:55回答 2 已采纳 你好，根据你提供的信息，可能有以下几个原因： 数据集问题：可能训练集和验证集的数据分布不一致，导致模型在验证集上表现不佳。建议检查一下数据集是否存在标签分布不均衡的情况。 模型问题：可能预训练模型Ro
- 2019-08-09 11:55回答 2 已采纳 ``` def __init__(self): super(Sequence,self).__init__() self.lstm1 = nn.LSTMCel
- 2022-09-19 16:07hj_caas的博客 pytorch使用GPU训练深度学习模型
- 2021-10-21 23:53回答 1 已采纳 官方pretrain的模型数据集是imagenet，样本数是你这个数据集的很多倍，这样的vgg网络卷积层的参数基本收敛到比较好的一个情况，你直接用来finetune只要稍微微调一下最后的fc层就可以得
- 2023-07-05 15:01ai_patch的博客 在 PyTorch 中使用 GPU 进行模型训练步骤：1. 拿到 gpu 设备；2. 把训练模型拷贝到 gpu 设备上；3. 训练的时候，把数据一批批拷到 gpu 设备上。
- 2023-10-06 10:26Cpdr的博客 多GPU同时训练，能够解决单张GPU显存不足问题，同时加快模型训练。
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