建议使用 torch.load 并且将 map_location 参数设置为 torch.device（cpu） 来加载存储在 CPU 上的模型。我需要怎么操作

要使用`torch.load`加载存储在CPU上的模型，并将其移动到GPU上运行，您可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保您已经安装了 PyTorch 库。如果没有安装，可以使用以下命令来安装：

pip install torch

2. 在代码中导入所需的库：

import torch

3. 使用`torch.load`加载模型时，将`map_location`参数设置为`torch.device('cpu')`。这样可以确保模型在CPU上加载。

model = torch.load('model.pt', map_location=torch.device('cpu'))

4. 如果需要将模型移动到GPU上进行加速计算，可以使用`to`方法：

device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu')
model = model.to(device)

确保在调用`model.to()`方法之前检查CUDA是否可用。

通过这些步骤，您应该能够成功加载存储在CPU上的模型，并将其移动到GPU上进行计算。

相关问题

DNN_model.load_state_dict(torch.load('DNN_model.pth'))代码在这一步报错，错误为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.

这个错误的意思是你的代码在尝试将模型加载到 CUDA 设备上，但是你的电脑上没有可用的 CUDA 设备。建议你使用`torch.load`，并设置`map_location=torch.device('cpu')`来将模型加载到 CPU 上。可以尝试如下代码：

device = torch.device('cpu') # 加载到CPU上
model = DNN_model().to(device) # 模型也要移到CPU上
model.load_state_dict(torch.load('DNN_model.pth', map_location=device))

这样，你就可以将模型加载到 CPU 上，并解决这个错误。

checkpoint = torch.load('checkpoint_0040.pth.tar', map_location=device)

这行代码是用于加载已经训练好的模型的checkpoint文件。具体来说，它会将保存在checkpoint_0040.pth.tar文件中的模型参数加载到当前的设备（例如CPU或GPU）中。

其中，'checkpoint_0040.pth.tar'是保存了模型参数的文件名，而map_location参数则指定了模型加载到的设备。如果你的模型是在GPU上训练的，但是在加载时想要将其转移到CPU上，那么你可以将map_location设置为'cpu'。如果你的模型是在CPU上训练的，那么可以将map_location设置为None，让PyTorch自动检测设备。