本篇其实与PyTorch学习笔记：使用state_dict来保存和加载模型是高度关联的，之所以单独拎出来写，主要是想突出它的重要性。首先来描述一个本人实际遇到的问题：首先在GPU服务器上训练了一个ResNet34的模型，然后将该模型在本人PC机(没有GPU)上进行推理，模型加载代码如下：# load model weights
weights_path = "./resNet34.pth"
ass
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2024-08-13 16:40:14
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在 PyTorch 中，我们可以使用 torch.save 函数将模型或张量保存到文件中，使用 torch.load 函数从文件中加载模型或张量。具体用法如下：保存模型import torch
# 定义模型
model = ...
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')在上面的代码中，我们使用 model
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2024-04-23 10:48:47
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torch.multiprocessing是Pythonmultiprocessing的替代品。它支持完全相同的操作，但扩展了它以便通过multiprocessing.Queue发送的所有张量将其数据移动到共享内存中，并且只会向其他进程发送一个句柄。Note当Variable发送到另一个进程时，Variable.data和Variable.grad.data都将被共享。 这允许实现各种训练方法，如
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2024-04-09 14:28:41
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Keras是更高阶的Tensorflow的接口应用。Tensorflow框架已经不需要再引入第三方的keras包了，可以直接应用keras高阶接口。让神经网络的搭建门槛降低，更加利于科研人员使用神经网络。在此之上还有更加集成化的应用和模型，他们的关系基本可以用下图来表示，越低阶的开发门槛越高，使用越灵活，越高阶的越友好。可以根据开发人员的实际情况来决定使用那一层级的APIKeras的模型搭建过程。
torch.mul()函数功能：逐个对 input 和 other 中对应的元素相乘。本操作支持广播，因此 input 和 other 均可以是张量或者数字。举例如下：>>> import torch
>>> a = torch.randn(3)
>>> a
tensor([-1.7095, 1.7837, 1.1865])
>>
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2024-04-23 15:00:29
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最近编译rk3288源码遇到一个奇怪的问题，正常编译使用的Android源码。如果做一些改动之后。再烧录启动失败很是苦恼，主要报下面错误 kernel 失败日志[ 4.088148] EXT4-fs (mmcblk0p12): recovery complete
[ 4.088569] EXT4-fs (mmcblk0p12): mounted filesystem with ord
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2024-07-19 11:04:29
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PyTorch中一般约定是使用.pt或.pth文件扩展名保存模型，通过torch.save保存模型，通过torch.load加载模型。torch.save和torch.load函数的实现在torch/serialization.py文件中。 这里以LeNet5模型为例进行说明。LeNet5的介绍过程参考：
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2024-05-02 21:26:14
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torch.load(f, map_location=None, pickle_module=<module 'pickle' from '/opt/conda/lib/python3.6/pickle.py'>, **pickle_load_args)[source]从文件中加载一个用torch.save()保存的对象。load()使用Python的unpickling工具，但是专门处理存储，它是张量的基础。他们首先在CPU上并行化，然后移动到保存它们的设备。如果失败(例如，因为运行时
原创
2021-08-12 22:31:21
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一、Torchserve介绍Torchserve是Facebooke公司开发的在线深度学习模型部署框架，它可以很方便的部署pytorch的深度学习模型，读者可以访问Github地址获取最新功能和详细说明：官方地址https://github.com/pytorch/serve/blob/master/docs/README.md。我们已经在文章Ubuntu配置Torchserve环境，并在线发布你
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2024-03-25 13:58:14
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Pytorch：模型的保存与加载 torch.save()、torch.load()、torch.nn.Module.load_state_dict() Pytorch 保存和加载模型后缀：.pt 和.pth 1 torch.save() [source]保存一个序列化（serialized）的目标
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2021-07-08 15:30:52
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1、检查是否具有合适的GPU， 如有则安装Cuda,Cudnn(1)检查电脑是否有合适的GPU在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板，则说明该电脑有GPU。控制面板如下，并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本。 (2)下载Cuda官网：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2在https://docs.nvi
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2024-04-23 10:25:47
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目录1. Pytorch完成模型常用API1.1 nn.Module1.2 优化器类1.3 损失函数1.4 把线性回归完整代码2. 在GPU上运行代码1. Pytorch完成模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新，在pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损失，优化损失等那么接下来，我们一起来了解一下其中常用的API1.1
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2024-08-04 15:38:00
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TorchScript 系列继续更新啦，让大家久等啦。在之前的学习中，我们已经掌握了 torch jit 的一些基本概念、学会了如何将一个使用 python 编写的模型转换为 torchscript 以及 ONNX；并且已经可以使用一些易用的工具生成 pass， 对模型进行优化啦。OpenMMLab：TorchScript 解读（一）：初识 TorchScript239 赞同 · 21 评论文章正
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2024-10-22 08:53:42
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计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G斯坦福大学博士生与 Facebook 人工智能研究所研究工程师 Edward Z. Yang 是 PyTorch 开源项目的核心开发者之一。他在 5 月 14 日的 PyTorch 纽约聚会上做了一个有关 PyTorch 内部机制的演讲，本文是该演讲的长文章版本。 大家好！今天我想谈谈 PyTorch 的内部机制。这
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2024-03-18 08:27:22
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作为机器学习从业者，我们经常会遇到这样的情况，想要训练一个比较大的模型，而 GPU 却因为内存不足而无法训练它。当我们在出于安全原因不允许在云计算的环境中工作时，这个问题经常会出现。在这样的环境中，我们无法足够快地扩展或切换到功能强大的硬件并训练模型。并且由于梯度下降算法的性质，通常较大的批次在大多数模型中会产生更好的结果，但在大多数情况下，由于内存限制，我们必须使用适应GPU显存的批次大小。本文
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2024-03-19 09:08:58
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1.安装cuda首先看下自己电脑是CPU还是GPU，看自己电脑对应的cuda版本 看右下角英伟达标识，点击组件，我的cuda版本是12.3，但最后发现安12.1比较好2.安装12.1cuda版本对应的cudnn 3.anaconda安装以及环境变量配置①anaconda安装注意不要安最新的版本，别问我为什么（可能不太好找对应的pytorch版本，太新也容易和很多软件不兼容），
从TorchScript生成模型到windows+vs2019+LibTorch调用模型Pytorch官方已经把自己的广告语打成了：From Research To Production，可见Pytorch已经计划从一个纯研究环境，向可以支持落地的产品环境转变支持。 从2020年5月5日官方发布1.5.0版本开始，支持C++部署的版本终于姗姗来迟，这为工业深度学习应用吹响了号角。 但是目前在win
1.作用：用来加载torch.save() 保存的模型文件。torch.load()先在CPU上加载，不会依赖于保存模型的设备。如果加载失败，可能是因为没有包含某些设备，比如你在gpu上训练保存的模型，而在cpu上加载，可能会报错，此时，需要使用map_location来将存储动态重新映射到可选设备上，比如map_location=torch.device('cpu')，意思是映射到cp
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2023-08-07 08:55:25
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前言从安装ubuntu系统配置pytorch-GPU环境开始就已经走上了不归路，本以为没什么大问题，但其实坑非常的多，在此写上安装过程中遇到的种种问题与大家分享，希望大家少走弯路！另外要说明，安装过程中一定要仔细看cuda、cudnn的官方文档，官方文档写的过程非常的详细，仔细看之后再安装会避免不少的问题！电脑配置电脑为个人闲置的笔记本电脑： 处理器：i7-6700 显卡：GTX 965M（集
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2024-04-27 19:11:22
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本文详细讲解了如何安装YOLOv5网络依赖的GPU版本的Pytorch，本人自从入坑YOLOv5后，前前后后配置了近10次环境，有时代码调好能跑了，放上一两个月再跑，竟然报错了！ 最近重装了一次电脑，重新配置了一遍环境，于是痛下决心要记录下配置环境中可能出现的问题，这里需要强调的是，我是在配好环境后写的这篇文章，大多图片是采用别人博客中的图片（在Refenrence中表明了出处，实在不想再重
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2024-08-28 16:30:24
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