将gpu改为cpu时,遇到一个报错: RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location='cpu' to map your storages to the CPU. 此时改为:…

pytorch------cpu与gpu load时相互转化 torch.load(map_location=)学习 将gpu改为cpu时,遇到一个报错:RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with…

pytorch允许把在GPU上训练的模型加载到CPU上,也允许把在CPU上训练的模型加载到GPU上.CPU->CPU,GPU->GPU torch.load('gen_500000.pkl') GPU->CPU torch.load('gen_500000.pkl', map_location=lambda storage, loc: storage) CPU->GPU1 torch.load('gen_500000.pkl', map_location=lambda storag…

最近使用Pytorch在学习一个深度学习项目,在模型保存和加载过程中遇到了问题,最终通过在网卡查找资料得已解决,故以此记之,以备忘却. 首先,是在使用多GPU进行模型训练的过程中,在保存模型参数时,应该使用类似如下代码进行保存: torch.save({                 'epoch': epoch,                 'state_dict': model.module.state_dict(),                 'optimizer': opti…

[源码解析] PyTorch 如何使用GPU 目录 [源码解析] PyTorch 如何使用GPU 0x00 摘要 0x01 问题 0x02 移动模型到GPU 2.1 cuda 操作 2.2 Module 2.3 移动 2.3.1 示例 2.3.2 操作 2.3.3 _apply 方法 2.4 小结 0x03 在GPU之上调用函数 3.1 CUDA编程模型基础 3.1.1 异构模型 3.1.2 并行思想 3.1.3 处理流程 3.2 函数 3.2.1 核函数 3.2.2 PyTorch 样例 3.…

GPU计算 默认情况下,pytorch将数据保存在内存,而不是显存. 查看显卡信息 nvidia-smi 我的机器输出如下: Fri Jan 3 16:20:51 2020 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 418.67 Driver Version: 418.67 CUDA Version: 10.1 | |------------------…

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt317 首先需要解释CPU和GPU这两个缩写分别代表什么.CPU即中央处理器,GPU即图形处理器.其次,要解释两者的区别,要先明白两者的相同之处:两者都有总线和外界联系,有自己的缓存体系,以及数字和逻辑运算单元.一句话,两者都为了完成计算任务而设计. 两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异:CPU虽然有多核,但总数没有超过两位数,每个核都有足够大的缓存…

目录 写在前面 成员变量的含义及作用 构造与析构 内存同步管理 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 在Caffe源码理解1中介绍了Blob类,其中的数据成员有 shared_ptr<SyncedMemory> data_; shared_ptr<SyncedMemory> diff_; std::shared_ptr 是共享对象所有权的智能指针,当最后一个占有对象的shared_ptr被销毁或再赋值时,对象会被自动销毁并释放内存,见cp…

视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 首先安装pydot conda install pydot 会自动安装graphviz 如果出现TypeError: softmax() got an unexpected keyword argument 'axis' 错误,可降级keras或者用本文代码标黄的部分解决 切换cpu和gpu运算 https://www…

人工智能包括三个要素:算法,计算和数据.人工智能算法目前最主流的是深度学习.计算所对应的硬件平台有:CPU.GPU.FPGA.ASIC.由于移动互联网的到来,用户每天产生大量的数据被入口应用收集:搜索.通讯.我们的QQ.微信业务,用户每天产生的图片数量都是数亿级别,如果我们把这些用户产生的数据看成矿藏的话,计算所对应的硬件平台看成挖掘机,挖掘机的挖掘效率就是各个计算硬件平台对比的标准. 最初深度学习算法的主要计算平台是 CPU,因为 CPU 通用性好,硬件框架已经很成熟,对于程序员来说非常友好.…