使用distributed的方式进行多显卡训练时,会造成输出的网络层名称前多出一个module.如何删去
时间: 2024-04-11 21:25:54 浏览: 44
在使用分布式训练时,输出网络层名称前多出一个"module."是因为模型在不同的GPU上进行训练时,会自动添加一个前缀来区分不同的GPU。为了删除这个前缀,你可以使用以下方法之一:
1. 使用`torch.nn.DataParallel`进行模型的并行训练:在创建模型实例后,可以使用`torch.nn.DataParallel`将模型包装起来,这样会自动处理多GPU训练并删除前缀。示例代码如下:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 创建模型
model = YourModel()
# 使用DataParallel包装模型
model = nn.DataParallel(model)
# 训练模型
# ...
```
2. 手动删除前缀:如果你使用的是`torch.nn.Module`的子类,并且手动处理分布式训练,你可以通过修改模型的`state_dict`来删除前缀。示例代码如下:
```python
import torch
# 加载模型
model = YourModel()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
# 删除前缀
new_state_dict = {}
for k, v in model.state_dict().items():
name = k.replace('module.', '') # 删除前缀
new_state_dict[name] = v
# 加载新的state_dict
model.load_state_dict(new_state_dict)
# 训练模型
# ...
```
请注意,这两种方法都可以用于删除前缀,选择其中一种适合你的情况即可。
阅读全文