用pytorch1.7训练的文件.pth在pytorch1.2上无法进行预测。
请问应该怎么改
用pytorch1.7训练的文件.pth在pytorch1.2上无法进行预测。
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- 爱晚乏客游 2023-03-24 11:17关注
应该是某些算子之类的不支持问题，你的能否正确读取模型？
模型权重能读取的话，将网络结构重新用1.2的版本实现下，然后读取权重赋值下试试看。
这路子不行的话，就得换方案了，比如转成onnx然后用其他方式推理解决 无用评论 打赏举报 分享
- 2022-12-24 18:45回答 1 已采纳 你看下这篇博客吧, 应该有用👉 ：PyTorch模型保存torch.save()与加载torch.load()你还可以看下pytorch参考手册中的 pytorch save_to_buffer()
- 2023-03-21 17:41回答 2 已采纳 检查一下 Pycharm 运行的虚拟环境，是不是 pytorch-gpu所安装的环境
- 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
- 2022-03-31 16:23清梦枕星河~的博客 近来想大致总结一下自己知识学习的脉络，发现自己除了大量的工程经验外...在摸索的过程中，是基于pytorch，所以了解到了一些基本的网络构建知识，都是一些小网络，小数据集，很适合去认识基本的网络构成，于是根据pytor
- 2023-03-22 16:17回答 5 已采纳 基于最新版ChatGPT4的回答，望采纳!!!有其他问题也可以询问我哦、”(最新版更智能，功能更加强大) 这个问题是由于在循环中，计算图被保留了，但在每次循环时，其实我们需要重新构建计算图。因此，需要
- 2021-09-06 16:25
pytorch1.7 RuntimeError: Expected grad_output->is_contiguous(grad_output->suggest_memory_format())
pytorch
回答 1 已采纳 这个应该是你哪里有经过切片操作或者交换维度导致的，类似torch.view()之后没有操作就会报这个错误。报错的意思就是你前面的操作之后导致tensor矩阵无法连续了，你需要在切片完成之后后面加上X. - 2022-05-20 10:41回答 3 已采纳 def test(args, io): all_true_cls = [] all_pred_cls = [] all_true_seg = [] all_pred_s
- 2021-10-17 17:04NuerNuer的博客 pytorch1.6.x及更高版本，在保存模型和低版本有区别，因此导致高版本的保存模型在低版本下加载失败的问题: 我们只需在较高版本torch下保存时，设置_use_new_zipfile_serialization=False data = ... #type:...
- 2021-09-15 17:48回答 1 已采纳 看这里：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38056115
- 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
- 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
- 2022-03-31 23:09清梦枕星河~的博客 教程原网址：https://pytorch.apachecn.org/#/docs/1.7/21 我们将通过图像分类器上的示例来探讨该主题。 具体而言，我们将使用最流行的一种攻击方法，即快速梯度符号攻击（FGSM）来欺骗 MNIST 分类器。 跑的代码...
- 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
- 2024-04-18 07:30yueguang8的博客 nn.Sequential 是 PyTorch 库中的一个类，它允许通过按顺序堆叠多个层来创建神经网络模型。它提供了一种方便的方式来定义和组织神经网络的层。文章详细介绍模型的定义修改、删除、参数访问、参数冻结等方法的详细...
- 2023-02-02 16:14半斤烧白_liquor的博客 torch模型训练函数整理
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3月24日
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