map_location=lambda storage
时间: 2023-05-31 20:18:49 浏览: 135
### 回答1:
b'map_location=lambda storage' 的含义是:使用lambda函数将模型加载到特定位置的存储器中。在PyTorch中,当加载预训练模型时,可以使用该参数将模型加载到内存、CPU或GPU中的特定设备。
### 回答2:
map_location=lambda storage 是 PyTorch 中的一个参数,在模型加载时用于控制张量的位置信息。其作用是将存储在指定位置上的张量映射到当前的设备上。
在 PyTorch 中,模型的参数存储在 CPU 或 GPU 内存中的张量中。当我们加载模型时,这些张量需要被映射到当前的设备上才能进行计算。实际上,PyTorch 中的大部分函数都需要在特定的设备上运行,比如 CPU 或 GPU。这就需要我们使用 map_location=lambda storage 这个参数将张量映射到当前的设备上。
具体来说,map_location=lambda storage 表示将模型参数存储在 storage 中,然后通过 lambda 函数将其映射到当前设备上。其中,lambda 函数是 Python 中的匿名函数,它的作用是将 storage 中的张量映射到当前设备上。这里需要注意的是,map_location 一般用于在 GPU 上训练模型,而在 CPU 上加载模型。
总之,map_location=lambda storage 来控制张量的位置信息,从而方便地加载、部署和运行模型。如果你要在 PyTorch 中加载模型,请一定要注意这个参数的正确使用。
### 回答3:
map_location=lambda storage是在PyTorch中用于加载和保存模型时经常使用的参数之一。这个参数主要用于指定模型在哪个设备上运行,如CPU或GPU。下面我们将就这个参数进行更详细的讲解。
首先要了解的是,PyTorch在训练过程中可以在CPU和GPU之间自由地切换。这是为了让用户可以选择最适合自己机器配置的训练方式。但是,在训练完成后,我们需要将模型保存起来以供后续使用。这就需要使用到torch.save()函数。在保存模型时,我们需要将模型的参数保存在硬盘上,以便之后可以读取模型。
而在读取模型时,map_location参数就有了很大的作用。当我们要从硬盘中读取保存的模型时,我们需要指定这个模型需要加载到哪个设备上。例如,当我们在一台GPU上训练了模型并将其保存到硬盘上后,之后再在一台无GPU的机器上运行模型时,我们需要将模型加载到CPU上。而map_location参数就是用来指定加载的目标设备的。
具体来说,map_location参数可以设置为以下两种值:
1.字符串:如果map_location参数设置为字符串“cpu”,则模型将被加载到CPU上,而如果设置为其他字符串(例如“cuda:0”),则模型将被加载到指定的GPU上。
2.lambda表达式:如果我们的模型中包含学习率或其他状态信息,这时候我们需要手动指定如何重新加载这些信息。那么我们可以使用一个lambda表达式来指定这些信息的加载方式。
总之,map_location参数在PyTorch中扮演着非常重要的角色,可以帮助我们方便地在不同设备上加载保存的模型,提高了我们的训练效率。
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