torch.load with map_location=torch.device('cpu'),生成一个代码
时间: 2024-05-16 08:14:36 浏览: 19
这是一个使用 PyTorch 的 `torch.load()` 函数将模型加载到 CPU 上的示例代码:
```
import torch
# 模型保存路径
model_path = 'model.pt'
# 加载模型到 CPU
model = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu'))
```
在这个例子中,我们使用了 `torch.load()` 函数来加载模型。第一个参数是模型保存的路径。第二个参数是 `map_location`,它指定了模型应该被加载到哪个设备上。在这里,我们将模型加载到 CPU 上,所以将 `map_location` 设置为 `torch.device('cpu')`。
加载模型后,它将作为一个 PyTorch 模型对象存储在变量 `model` 中,可以像使用任何其他 PyTorch 模型一样使用它。
相关问题
torch.load with map_location=torch.device('cpu')
使用torch.load函数加载模型时,可以通过设置map_location参数为torch.device('cpu'),将模型加载到CPU上,而不是GPU上。这样可以避免在CPU上没有GPU时可能出现的错误。
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=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.
这个错误提示的意思是你的模型存储在 CUDA 设备上,但是当前运行环境没有启用 CUDA,导致无法反序列化模型。如果你是在 CPU 环境下运行的,可以使用 `torch.load` 并指定 `map_location=torch.device('cpu')` 来将存储在 CUDA 设备上的模型映射到 CPU 上,如下所示:
```python
model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))
```
如果你需要使用 CUDA 来运行模型,那么需要在代码中增加判断 CUDA 是否可用的语句,并在合适的时候将模型移动到 CUDA 设备上,如下所示:
```python
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = Model().to(device)
if torch.cuda.is_available():
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
else:
model.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu')))
```
其中 `Model()` 是你的模型类,`load_state_dict` 方法用来加载模型参数。