下面这两条语句运行报错了，model = torch.load('checkpoint/.pth') model = model.eval().to(device)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.

时间: 2023-06-12 16:05:39 浏览: 295
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torch.cuda.is_available（）返回False解决方案

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这个错误是因为你的代码正在尝试将一个在GPU上训练的模型加载到CPU上。解决方法是使用`map_location`参数将模型加载到CPU上。 你可以尝试以下代码： ``` device = torch.device('cpu') model = torch.load('checkpoint/.pth', map_location=device) model = model.eval().to(device) ``` 这样就可以将模型加载到CPU上并继续推理。
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运行时的问题提示

mapxtreme问题

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

torch.save(state, f'model_epoch_{epoch}_acc_{Best_ACC:.4f}.pth') # 打印训练日志 print(f"Epoch {epoch}/{EPOCHS}: train_loss={train_loss:.4f} train_acc={train_acc:.4f} test_loss={test_loss:.4f} test...

PermissionError Traceback (most recent call last) Cell In[2], line 6 3 model.load_weights('./checkpoints/seg_model'); 5 # the SAM model checkpoints can be downloaded from: https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth ----> 6 sam = sam_model_registry["default"](checkpoint="/Users/hp/segmenteverygrain-main/segmenteverygrain/Segmentation") File D:\Anaconda\lib\site-packages\segment_anything\build_sam.py:15, in build_sam_vit_h(checkpoint) 14 def build_sam_vit_h(checkpoint=None): ---> 15 return _build_sam( 16 encoder_embed_dim=1280, 17 encoder_depth=32, 18 encoder_num_heads=16, 19 encoder_global_attn_indexes=[7, 15, 23, 31], 20 checkpoint=checkpoint, 21 ) File D:\Anaconda\lib\site-packages\segment_anything\build_sam.py:104, in _build_sam(encoder_embed_dim, encoder_depth, encoder_num_heads, encoder_global_attn_indexes, checkpoint) 102 sam.eval() 103 if checkpoint is not None: --> 104 with open(checkpoint, "rb") as f: 105 state_dict = torch.load(f) 106 sam.load_state_dict(state_dict) PermissionError: [Errno 13] Permission denied: '/Users/hp/segmenteverygrain-main/segmenteverygrain/Segmentation'

这个错误是由于权限问题导致的，系统拒绝访问 '/Users/hp/segmenteverygrain-main/segmenteverygrain/Segmentation' 文件。 请确保您具有足够的权限来访问该文件。您可以尝试以下解决方法： 1. 检查文件路径是否...

详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：def get_image_pairs_shortlist(fnames, sim_th = 0.6, # should be strict min_pairs = 20, exhaustive_if_less = 20, device=torch.device('cpu')): num_imgs = len(fnames) if num_imgs <= exhaustive_if_less: return get_img_pairs_exhaustive(fnames) model = timm.create_model('tf_efficientnet_b7', checkpoint_path='/kaggle/input/tf-efficientnet/pytorch/tf-efficientnet-b7/1/tf_efficientnet_b7_ra-6c08e654.pth') model.eval() descs = get_global_desc(fnames, model, device=device) #这段代码使用 PyTorch 中的 torch.cdist 函数计算两个矩阵之间的距离，其中参数 descs 是一个矩阵，表示一个数据集中的所有样本的特征向量。函数将计算两个矩阵的 p 范数距离，即对于矩阵 A 和 B，其 p 范数距离为： #dist_{i,j} = ||A_i - B_j||_p #其中 i 和 j 分别表示矩阵 A 和 B 中的第 i 和 j 行，||.||_p 表示 p 范数。函数的返回值是一个矩阵，表示所有样本之间的距离。 # detach() 和 cpu() 方法是为了将计算结果从 GPU 转移到 CPU 上，并将其转换为 NumPy 数组。最终的结果将会是一个 NumPy 数组。 dm = torch.cdist(descs, descs, p=2).detach().cpu().numpy() # removing half mask = dm <= sim_th total = 0 matching_list = [] ar = np.arange(num_imgs) already_there_set = [] for st_idx in range(num_imgs-1): mask_idx = mask[st_idx] to_match = ar[mask_idx] if len(to_match) < min_pairs: to_match = np.argsort(dm[st_idx])[:min_pairs] for idx in to_match: if st_idx == idx: continue if dm[st_idx, idx] < 1000: matching_list.append(tuple(sorted((st_idx, idx.item())))) total+=1 matching_list = sorted(list(set(matching_list))) return matching_list

这段代码定义了一个函数 get_image_pairs_shortlist，用于获取一组图像的相似对。 参数 fnames 是一个包含图像文件名的列表，sim_th 是相似度的阈值，默认值为 0.6，min_pairs 是最小匹配对数，默认值为 20，...
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if (it+1) % args.save_interval == 0: # To save storage space, I only checkpoint the weights of G. # If you'd like to keep weights of G, D, optim_G, optim_D, # please use save() instead of saveG(). attgan.saveG(os.path.join( 'output', args.experiment_name, 'checkpoint', 'weights.{:d}.pth'.format(epoch) )) # attgan.save(os.path.join( # 'output', args.experiment_name, 'checkpoint', 'weights.{:d}.pth'.format(epoch) # )) if (it+1) % args.sample_interval == 0: attgan.eval() with torch.no_grad(): samples = [fixed_img_a] for i, att_b in enumerate(sample_att_b_list): att_b_ = (att_b * 2 - 1) * args.thres_int if i > 0: att_b_[..., i - 1] = att_b_[..., i - 1] * args.test_int / args.thres_int samples.append(attgan.G(fixed_img_a, att_b_)) samples = torch.cat(samples, dim=3) writer.add_image('sample', vutils.make_grid(samples, nrow=1, normalize=True, range=(-1., 1.)), it+1) vutils.save_image(samples, os.path.join( 'output', args.experiment_name, 'sample_training', 'Epoch_({:d})_({:d}of{:d}).jpg'.format(epoch, it%it_per_epoch+1, it_per_epoch) ), nrow=1, normalize=True, range=(-1., 1.)) it += 1

这段代码包含了两个条件语句块。 第一个条件语句块中的条件 (it+1) % args.save_interval == 0 检查是否到了保存模型的间隔。如果条件为真，则执行保存模型的代码块。 在保存模型的代码块中，使用 attgan.saveG...

200_ISIC2018_checkpoint.pth.tar如何使用

model = torch.load('200_ISIC2018_checkpoint.pth.tar', map_location=device) model.eval() # 定义图像变换 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(224), transforms.CenterCrop(224), ...

通过IMAGENET预训练模型，并且模型参数已经保存到了best_checkpoint.pth文件中。读取训练集图像，并使用预训练的模型来进行图像预处理。然后，我们使用预训练模型对每个图像进行预测，并打印输出预测结果。完整代码

model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet50', pretrained=True) model.eval() # 定义预处理函数 preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms...

pytorch load

checkpoint = torch.load('resnet18.pth') model.load_state_dict(checkpoint) # 将模型设置为评估模式 model.eval() 在上述代码中，我们首先实例化了一个ResNet模型对象。然后，使用torch.load函数加载了一个...

编写一段pytorch程序，class一个2层的LSTM- Attention网络，在这个网络中定义一个添加了萤火虫随机扰动算法的混沌粒子群算法FA_CPSO去优化这个网络参数，定义一个checkpoint，保存权重文件

torch.save(checkpoint, 'lstm_att_checkpoint.pth') print('Checkpoint saved at epoch', epoch+1) 上面的代码实现了一个2层LSTM-Attention网络，并使用萤火虫随机扰动算法FA_CPSO去优化网络的参数。在训练...

在pytorch神经网络中，写一份代码，使用checkpoint实现参数保存

好的，我可以回答这个问题。以下是使用checkpoint实现参数保存的代码示例： python import torch import torch.nn as nn ...在下一次训练时，可以使用torch.load()函数加载checkpoint文件中的参数，继续训练模型。

给我提供五段可以使用的将.pt权重文件转化为.weights文件的代码，并且注明应该安装的包

5. 使用PyTorch官方提供的torch.save函数将.pt文件转换为.pth文件，然后使用MMdnn库将.pth文件转换为MXNet格式，最后使用MXNet官方提供的mxnet-model-to-json.py脚本将MXNet格式转换为.json和.params文件，再使用...

加载本地yolov5s.pt模型，并给输出和输出包装一个permute层并保存

# checkpoint = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu')) # model.load_state_dict(checkpoint['model']) # 将模型设置为评估模式（推断） model.eval() 4. 对模型的输出添加permute层： ...
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torch.cuda.is_available()返回False的问题解决

torch.cuda.is_available()返回False的问题解决
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程序运行错误

我输入A录入，进入录入菜单，再输入Q退出时会报student.exe 遇到问题需要关闭。我们对此引起的不便表示抱歉。 然后就退出了。
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