我在读pyTorch文档(一)
来源:互联网 发布:mysql索引上创建 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 16:56
Cuda
在Cuda上创建变量的两个方法:
- 直接在GPU上创建:x = torch.cuda.FloatTensor(1);
- 在CPU上创建然后转移到GPU上:x = torch.FloatTensor(1).cuda();
多GPU使用:
- x = torch.FloatTensor(1).cuda(async=True), 通过async=True可以将数据从CPU到GPU的传输与计算重叠,不过当数据量小的时候貌似没什么用;
训练模型保存
1. 只保存和加载模型参数:
保存:torch.save(model.state_dict(), PATH)
加载:model = ModelClass(args, * kwargs) + model.load_state_dict(torch.load(PATH))2. 保存整个模型:
保存:torch.save(model, PATH)
加载:model = torch.load(PATH)
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