pytorch有cpu与gpu版本之分吗

时间: 2023-08-09 12:08:52 浏览: 762

PyTorch使用cpu加载模型运算方式

在PyTorch中，当你没有GPU或者CUDA支持时，仍可以使用CPU进行模型的加载和运算。本篇文章将详细介绍如何在PyTorch中利用CPU来加载和执行模型运算。当你从磁盘加载一个已经训练好的模型时，通常会使用`torch.load()`函数。这个函数可以从`.pt`或`.pth`文件中读取模型的状态字典（state_dict），以及可能的优化器状态。在有GPU环境的情况下，模型通常被保存在GPU内存中，因此在加载时需要指定`map_location`参数来映射存储位置。默认情况下，如果模型是在GPU上保存的，`torch.load()`会尝试在相同的GPU上加载它。但如果没有GPU，或者你想在CPU上运行模型，你需要修改`map_location`的设置。原来的代码可能如下所示，假设`path`是模型文件的路径，`device`是目标GPU设备的编号： ```python model = torch.load(path, map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(device)) ``` 这段代码会尝试将加载的模型数据映射到指定的GPU设备上。但是，如果你没有GPU，或者你想在CPU上运行，你需要将`map_location`设置为`'cpu'`，这样所有数据都会被映射到CPU上： ```python model = torch.load(path, map_location='cpu') ``` 完成上述步骤后，模型已经被加载到CPU上了，接下来需要注意的是，模型中的层（如卷积层、线性层等）可能包含`.cuda()`方法，这会导致在CPU上运行时出错。你需要确保在CPU上执行时，这些层不再尝试在GPU上操作。为此，需要遍历模型的所有参数，并删除所有`.cuda()`调用，如下所示： ```python for param in model.parameters(): if isinstance(param.data, torch.cuda.FloatTensor): param.data = param.data.cpu() ``` 这样，即使模型的参数之前在GPU上，现在也被转移到CPU上了，可以在CPU上进行运算。在后续的前向传播过程中，模型会使用CPU资源进行计算，而无需GPU。总结来说，当在PyTorch中没有GPU环境时，要使用CPU加载和运算模型，关键在于正确设置`torch.load()`的`map_location`参数为`'cpu'`，并确保模型的所有参数都在CPU上。通过这样的调整，即使在无GPU环境下，也可以继续进行模型的推理和计算。这种方法对于那些需要在资源有限的环境中部署模型的开发者来说非常有用。

是的，PyTorch有CPU版本和GPU版本之分。在安装PyTorch时，你可以根据自己的需求选择安装CPU版本或GPU版本。如果你的计算机配备了NVIDIA GPU，并且你想在GPU上运行PyTorch，那么你应该安装GPU版本。否则，如果你只想在CPU上运行PyTorch，那么你可以选择安装CPU版本。需要注意的是，GPU版本需要安装CUDA和cuDNN等GPU加速库。

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