torch.load with map_location=torch.device('cpu')
时间: 2023-05-01 22:06:09 浏览: 150
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。
相关问题
torch.load with map_location=torch.device('cpu'),生成一个代码
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。
checkpoint = torch.load(args.model, map_location=str(device))什么意思
`torch.load()` 函数用于加载保存的模型检查点。在给定代码中,`args.model` 是一个参数,表示保存的模型检查点的文件路径。`map_location=str(device)` 参数用于指定加载模型的设备位置。
具体来说,`map_location` 参数可以接受一个字符串、一个 `torch.device` 对象或者一个函数作为输入。它的作用是将模型加载到指定的设备上。在这里,`str(device)` 将设备对象 `device` 转换为字符串,表示将模型加载到 `device` 所代表的设备上。
例如,如果 `device = torch.device('cuda')`,那么 `map_location=str(device)` 将模型加载到 CUDA 设备上。如果你想在 CPU 上加载模型,可以将 `device` 设置为 `torch.device('cpu')`,然后使用 `map_location=str(device)` 加载模型。
当你加载模型时,可以将返回的检查点数据存储在一个变量中,比如 `checkpoint`。你可以使用这个变量来获取保存的模型的各种信息,例如权重、优化器状态等。
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