model.to()
时间: 2024-04-25 15:23:47 浏览: 8
model.to()方法是用来将模型的参数转移到指定的设备上的。这个方法会原地修改模型的实例,使得模型的参数在指定的设备上进行计算。与之相对应的是Tensor.to()方法,它是将张量对象转移到指定的设备上,并返回一个新的张量对象,原来的张量对象仍然保留在CPU上。\[1\]
在将模型加载到GPU上时,可以使用model.to(torch.device('cuda'))方法将模型参数加载为CUDA的张量。同时,为了确保输入的张量也在GPU上进行计算,需要调用input = input.to(device)方法将输入张量转移到指定的设备上。\[2\]
另外,如果要加载由CPU保存的模型到GPU上,可以使用model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location="cuda:0"))方法,并选择需要的GPU设备编号。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [深入PyTorch:同样把对象放进GPU里的model.to(device)和input.to(device)有什么区别?](https://blog.csdn.net/qq_41813454/article/details/129879448)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [pytorch中model=model.to(device)用法](https://blog.csdn.net/weixin_44010756/article/details/115941131)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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