一 模型保存加载方法注意：torch.load 进行加载模型的时候，会根据模型训练方式（CPU训练或者GPU训练），自动选择加载设备1.1、直接保存模型（参数+网络）# 保存模型
torch.save(model, 'model.pth')
# 加载模型
model = torch.load('model.pth')1.2、只保存参数；（官方推荐）由于保存整个模型将耗费大量的存储，故官方推荐只保
转载
2024-03-08 09:21:08
1102阅读
在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，将模型迁移到 GPU 是一个常见且必要的步骤。通过将计算任务转移到 GPU 上，我们可以极大地提升模型训练速度，缩短实验时间。本文将详细探讨如何高效地将 PyTorch 模型放到 GPU 上，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等方面。
### 版本对比
在不同版本的 PyTorch 中，模型迁移到 GPU 的方法略有
# PyTorch：将 GPU 模型转换为 CPU
在深度学习的研究和生产中，PyTorch 是一个广泛使用的框架。许多研究者和工程师在训练模型时都会利用 GPU 来加速运算。然而，在部署模型时，尤其是在资源有限或不具备 GPU 环境的情况下，将 GPU 模型转换为 CPU 运行也变得至关重要。本文将探讨如何使用 PyTorch 将 GPU 模型转换为 CPU，并给出示例代码来帮助理解。
##
原创
2024-10-12 06:01:30
432阅读
# 如何将PyTorch模型放到GPU里
在深度学习领域，尤其是使用PyTorch进行模型训练时，合理地利用GPU资源可以显著提高训练速度。因此，了解如何将模型和数据从CPU转移到GPU非常重要。在这篇文章中，我们将详细探讨在PyTorch中如何将模型放到GPU上，包括必要的步骤、注意事项以及一个完整的示例代码。同时，我们还会使用饼状图和甘特图来帮助阐述相关内容。
## 一、介绍
PyTor
# 如何将PyTorch GPU模型转为CPU模型
在实际深度学习项目中，我们经常需要将训练好的模型从GPU迁移到CPU上，以便进行推理或部署。然而，许多初学者在这一过程中可能会遇到挑战。本文将通过实例和具体代码说明如何轻松地将PyTorch模型从GPU转换为CPU模型。
## 实际问题
在训练模型时，使用GPU设备能够显著加速训练过程。然而，对于某些应用场景，如边缘设备或无需高性能计算的环
原创
2024-10-10 04:45:22
422阅读
model.eval()，Pytorch会自动把BN和Dropout固定住，不会取平均，而是用训练好的值。不然的话，一旦test的batch_size过小，很容易就会被BN层导致生成图片颜色失真极大；在模型测试阶段使用model.train() 让model变成训练模式，此时 dropout和batch normalization的操作在训练q起到防止网络过拟合的问题。同时发现，如果不写这两个程序
转载
2024-04-25 16:40:56
35阅读
参考中文官方,详情参考：PyTorch 如何自定义 Module1.自定义Module Module 是 pytorch 组织神经网络的基本方式。Module 包含了模型的参数以及计算逻辑。Function 承载了实际的功能，定义了前向和后向的计算逻辑。 下面以最简单的 MLP 网络结构为例，介绍下如何实现自定义网络结构。完整代码可以参见repo。1.1 FunctionFunction 是 py
转载
2024-07-29 23:24:25
142阅读
建立国内镜像通道命令行中输入如下命令conda config --add channels http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda c
转载
2024-07-24 16:00:12
56阅读
创建数组对象NumPython提供了两种基本的对象：ndarray（下文统一称为数组）：存储单一数据类型的多维数组。ufunc（后面再介绍）：能够对数组进行处理的函数。1、数组属性
数组的属性及其说明
属性说明ndim返回int。表示数组的维数shape返回tuple。表示数组的尺寸，对于n行m列的矩阵，形状为(n,m)size返回int。表示数组的元素总数，等于数组形状的乘积dt
转载
2024-04-21 17:34:30
112阅读
文章目录前言一、环境准备1、yolov5环境及代码准备2、Paddle环境搭建2.1 直接安装2.2 whl安装3、x2paddle安装3.1 直接安装3.2 源码安装二、模型准备1.pt准备2.pt->onnx三、模型转换onnx->inference四、转换中可能会遇到的问题总结 前言可能是框架冲突，所以我去尝试了用Paddle框架去推理YOLOV5，虽然Paddle框架实现的目
一、物理概念： streaming processor(sp): 最基本的处理单元。GPU进行并行计算，也就是很多个sp同时做处理。现在SP的术语已经有点弱化了，而是直接使用thread来代替。一个SP对应一个threadWarp：warp是SM调度和执行的基础概念，通常一个SM中的SP(thread)会分成几个warp(也就是SP在SM中是进行分组的，物理上进行的分组)，一般每一个WARP中有3
转载
2024-08-06 20:23:29
50阅读
*本文只适用于win10系统 nvidia显卡*pytorch是基于python的一个深度学习框架，个人觉得比tensorflow好用，绝对不是因为我电脑用tensorflow一直有bug的原因：）使用gpu进行并行计算会比cpu更快（我也不知道为什么），但是在网络较小的时候据说优势也不是很明显。第一步 安装pythonPython官网：https://www.py
转载
2023-09-07 15:20:21
37阅读
目录 一、模型的保存与加载1.1 序列化与反序列化1.2 保存加载模型基本用法1.2.1 保存模型1.2.2 加载模型1.3 模型的断点续训练 二、模型微调 2.1 Transfer Learning ＆ Model Finetune2.2 Finetune的实例三、GPU的使用3.1 CPU VS GPU3.2&
# 如何使用 Docker 部署 GPU 上的 PyTorch 模型
## 一、引言
在深度学习的项目中，使用 GPU 加速模型训练和推理是非常普遍的。Docker 是一种容器技术，可以帮助你简化软件的开发、打包和部署。本文将详细介绍如何使用 Docker 部署需要 GPU 支持的 PyTorch 模型，包括整个流程和代码示例。
## 二、流程概述
我们能够把整个操作流程分为以下几个步骤：
原创
2024-10-28 05:31:04
93阅读
# PyTorch模型转为GPU pt文件的指南
在深度学习的领域，PyTorch因其灵活性和高效性而备受欢迎。尤其是在多GPU的训练环境下，将模型转移到GPU上运行可以大大提升训练效率。本文将详细介绍如何将一个PyTorch模型转换为GPU上可用的.pt文件，并提供相应的代码示例。
## 1. 理解PyTorch的模型存储
在PyTorch中，我们通常通过`torch.save()`方法将
# 使用Java调用PyTorch GPU模型
在机器学习领域，PyTorch 是一种流行的深度学习框架，它提供了强大的工具来构建和训练神经网络模型。而在实际应用中，很多情况下我们希望用 Java 来调用 PyTorch 模型，特别是当我们想要在 GPU 上运行模型时。本文将介绍如何使用 Java 调用 PyTorch GPU 模型，并提供示例代码。
## 为什么使用 Java 调用 PyTo
原创
2024-06-23 06:19:38
103阅读
1. 背景(1) 业务方提供了一台有GPU的服务器，且已经安装了显卡等组件，cuda版本10.2，具体信息如下 (2) 在裸机上部署anaconda、pytorch、tensorflow较为麻烦，因此打算在docker中执行pytorch和tensorflow任务2. 部署及使用2.1 先决条件1) 必须要NVIDIA显卡2) 安装NVIDIA显卡驱动，可参CentOS 7 安装 NVI
转载
2023-06-13 20:18:59
1146阅读
目录1. 什么是 state_dict?2. 为了评估保存加载模型2.1 保存模型参数 state_dict（建议）2.2 保存整个模型（并不建议）3. 为了评估或再训练保存模型4. 将多个模型保存在一个文件里面5. 使用来自不同模型的参数进行热启动6. 在设备之间保存加载模型6.1 GPU上保存，CPU上加载6.2 GPU上保存，GPU上加载6.3 CPU上保存，GPU上加载6.4 模型在多个
转载
2024-08-19 11:00:20
166阅读
在机器学习的开发过程中，我们经常面临将训练好的模型从 GPU 转移到 CPU 的需求。在 PyTorch 中，这一过程并不复杂，但为了确保无缝迁移和高效运行，我们需要深入了解相关步骤、参数和潜在问题。本文将详细探讨这一技术过程，针对 "PyTorch 将训练好的模型参数由 GPU 转为 CPU" 的相关信息进行分析。
## 背景定位
在现代深度学习的应用中，GPU 是并行计算的理想选择，使得大
这是一个非常愚蠢的错误 debug的时候要好好看error信息提醒自己切记好好对待error！切记！切记！---------------------------分割线------------------------------------- pytorch 已经非常友好了 保存模型和加载模型都只需要一条简单的命令#保存整个网络和参数
torch.save(your_
转载
2024-06-09 10:13:32
52阅读
