pytorch中 gpu与gpu、gpu与cpu 在load时相互转化操作

问题描述

有时在加载已训练好的模型时，会出现 out of memory 的错误提示，但仔细检测使用的GPU卡并没有再用且内存也没有超出。

经查阅发现原来是训练模型时使用的GPU卡和加载时使用的GPU卡不一样导致的。个人感觉，因为pytorch的模型中是会记录有GPU信息的，所以有时使用不同的GPU加载时会报错。

解决方法

gpu之间的相互转换。即，将训练时的gpu卡转换为加载时的gpu卡。

torch.load('modelparameters.pth', map_location={'cuda:1':'cuda:0'}) # gpu 1 --> gpu 0

当然，你也可以直接将加载模型时使用的gpu卡改为和训练时的一样。但在多人使用一个服务器时，你想用的gpu卡已被使用，就需按上面方法转换gpu。

拓展

cpu --> cpu 或 gpu --> gpu

checkpoint = torch.load('modelparameters.pth')
model.load_state_dict(checkpoint)

cpu --> gpu 0

torch.load('modelparameters.pth', map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(0))

gpu --> cpu

torch.load('modelparameters.pth', map_location=lambda storage, loc: storage)

gpu 1 --> gpu 0

torch.load('modelparameters.pth', map_location={'cuda:1':'cuda:0'})

补充知识：pytorch model.cuda()花费时间很长

如果pytorch在进行model.cuda(）操作需要花费的时间很长，长到你怀疑GPU的速度了，那就是不正常的。

如果你用的pytorch版本是0.3.0，升级到0.3.1就好了！

以上这篇pytorch模型载入之gpu和cpu互转操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • pytorch使用指定GPU训练的实例

    本文适合多GPU的机器,并且每个用户需要单独使用GPU训练. 虽然pytorch提供了指定gpu的几种方式,但是使用不当的话会遇到out of memory的问题,主要是因为pytorch会在第0块gpu上初始化,并且会占用一定空间的显存.这种情况下,经常会出现指定的gpu明明是空闲的,但是因为第0块gpu被占满而无法运行,一直报out of memory错误. 解决方案如下: 指定环境变量,屏蔽第0块gpu CUDA_VISIBLE_DEVICES = 1 main.py 这句话表示只有第1块

  • Pytorch中实现只导入部分模型参数的方式

    我们在做迁移学习,或者在分割,检测等任务想使用预训练好的模型,同时又有自己修改之后的结构,使得模型文件保存的参数,有一部分是不需要的(don't expected).我们搭建的网络对保存文件来说,有一部分参数也是没有的(missed).如果依旧使用torch.load(model.state_dict())的办法,就会出现 xxx expected,xxx missed类似的错误.那么在这种情况下,该如何导入模型呢? 好在Pytorch中的模型参数使用字典保存的,键是参数的名称,值是参数的具体数

  • Pytorch模型转onnx模型实例

    如下所示: import io import torch import torch.onnx from models.C3AEModel import PlainC3AENetCBAM device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") def test(): model = PlainC3AENetCBAM() pthfile = r'/home/joy/Projects/

  • 将Pytorch模型从CPU转换成GPU的实现方法

    最近将Pytorch程序迁移到GPU上去的一些工作和思考 环境:Ubuntu 16.04.3 Python版本:3.5.2 Pytorch版本:0.4.0 0. 序言 大家知道,在深度学习中使用GPU来对模型进行训练是可以通过并行化其计算来提高运行效率,这里就不多谈了. 最近申请到了实验室的服务器来跑程序,成功将我简陋的程序改成了"高大上"GPU版本. 看到网上总体来说少了很多介绍,这里决定将我的一些思考和工作记录下来. 1. 如何进行迁移 由于我使用的是Pytorch写的模型,网上给

  • pytorch中 gpu与gpu、gpu与cpu 在load时相互转化操作

    问题描述 有时在加载已训练好的模型时,会出现 out of memory 的错误提示,但仔细检测使用的GPU卡并没有再用且内存也没有超出. 经查阅发现原来是训练模型时使用的GPU卡和加载时使用的GPU卡不一样导致的.个人感觉,因为pytorch的模型中是会记录有GPU信息的,所以有时使用不同的GPU加载时会报错. 解决方法 gpu之间的相互转换.即,将训练时的gpu卡转换为加载时的gpu卡. torch.load('modelparameters.pth', map_location={'cud

  • 在pytorch中为Module和Tensor指定GPU的例子

    pytorch指定GPU 在用pytorch写CNN的时候,发现一运行程序就卡住,然后cpu占用率100%,nvidia-smi 查看显卡发现并没有使用GPU.所以考虑将模型和输入数据及标签指定到gpu上. pytorch中的Tensor和Module可以指定gpu运行,并且可以指定在哪一块gpu上运行,方法非常简单,就是直接调用Tensor类和Module类中的 .cuda() 方法. import torch from PIL import Image import torch.nn as

  • 在tensorflow中设置使用某一块GPU、多GPU、CPU的操作

    tensorflow下设置使用某一块GPU(从0开始编号): import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 多GPU: num_gpus = 4 for i in range(num_gpus): with tf.device('/gpu:%d',%i): ... 只是用cpu的

  • pytorch中.numpy()、.item()、.cpu()、.detach()以及.data的使用方法

    pytorch中.numpy()、.item()、.cpu()、.detach()以及.data的使用方法

    目录 .numpy() .item() .cpu() .detach()和.data(重点) 补充:关于.data和.cpu().data的各种操作 总结 .numpy() Tensor.numpy()将Tensor转化为ndarray,这里的Tensor可以是标量或者向量(与item()不同)转换前后的dtype不会改变 a = torch.tensor([[1.,2.]]) a_numpy = a.numpy() #[[1., 2.]] .item() 将一个Tensor变量转换为pytho

  • 基于tensorflow指定GPU运行及GPU资源分配的几种方式小结

    1. 在终端执行时设置使用哪些GPU(两种方式) (1) 如下(export 语句执行一次就行了,以后再运行代码不用执行) (2) 如下 2. 代码中指定(两种方式) (1) import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" (2) # Creates a graph. with tf.device('/gpu:1'): a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0],

  • keras实现多GPU或指定GPU的使用介绍

    1. keras新版本中加入多GPU并行使用的函数 下面程序段即可实现一个或多个GPU加速: 注意:使用多GPU加速时,Keras版本必须是Keras2.0.9以上版本 from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model #导入keras多GPU函数 import VGG19 #导入已经写好的函数模型,例如VGG19 if G <= 1: print("[INFO] training with 1 GPU...") mod

  • tensorflow指定GPU与动态分配GPU memory设置

    在tensorflow中,默认指定占用所有的GPU,如需指定占用的GPU,可以在命令行中: export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 这样便是只占用1号GPU,通过命令 nvidia-smi 可以查看各个GPU的使用情况. 另外,也可以在python程序中指定GPU,并且动态分配memory,代码如下 import os import sys os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = sys.argv[1] import tensorflow a

  • 在pytorch 中计算精度、回归率、F1 score等指标的实例

    pytorch中训练完网络后,需要对学习的结果进行测试.官网上例程用的方法统统都是正确率,使用的是torch.eq()这个函数. 但是为了更精细的评价结果,我们还需要计算其他各个指标.在把官网API翻了一遍之后发现并没有用于计算TP,TN,FP,FN的函数... 在动了无数歪脑筋之后,心想pytorch完全支持numpy,那能不能直接进行判断,试了一下果然可以,上代码: # TP predict 和 label 同时为1 TP += ((pred_choice == 1) & (target.d

  • PyTorch中的C++扩展实现

    今天要聊聊用 PyTorch 进行 C++ 扩展. 在正式开始前,我们需要了解 PyTorch 如何自定义module.这其中,最常见的就是在 python 中继承torch.nn.Module,用 PyTorch 中已有的 operator 来组装成自己的模块.这种方式实现简单,但是,计算效率却未必最佳,另外,如果我们想实现的功能过于复杂,可能 PyTorch 中那些已有的函数也没法满足我们的要求.这时,用 C.C++.CUDA 来扩展 PyTorch 的模块就是最佳的选择了. 由于目前市面上

  • PyTorch中torch.tensor与torch.Tensor的区别详解

    PyTorch最近几年可谓大火.相比于TensorFlow,PyTorch对于Python初学者更为友好,更易上手. 众所周知,numpy作为Python中数据分析的专业第三方库,比Python自带的Math库速度更快.同样的,在PyTorch中,有一个类似于numpy的库,称为Tensor.Tensor自称为神经网络界的numpy. 一.numpy和Tensor二者对比 对比项 numpy Tensor 相同点 可以定义多维数组,进行切片.改变维度.数学运算等 可以定义多维数组,进行切片.改变

随机推荐