背景
在公司用多卡训练模型,得到权值文件后保存,然后回到实验室,没有多卡的环境,用单卡训练,加载模型时出错,因为单卡机器上,没有使用DataParallel来加载模型,所以会出现加载错误。
原因
DataParallel包装的模型在保存时,权值参数前面会带有module字符,然而自己在单卡环境下,没有用DataParallel包装的模型权值参数不带module。本质上保存的权值文件是一个有序字典。
解决方法
1.在单卡环境下,用DataParallel包装模型。
2.自己重写Load函数,灵活。
from collections import OrderedDict def myOwnLoad(model, check): modelState = model.state_dict() tempState = OrderedDict() for i in range(len(check.keys())-2): print modelState.keys()[i], check.keys()[i] tempState[modelState.keys()[i]] = check[check.keys()[i]] temp = [[0.02]*1024 for i in range(200)] # mean=0, std=0.02 tempState['myFc.weight'] = torch.normal(mean=0, std=torch.FloatTensor(temp)).cuda() tempState['myFc.bias'] = torch.normal(mean=0, std=torch.FloatTensor([0]*200)).cuda() model.load_state_dict(tempState) return model
补充知识:Pytorch:多GPU训练网络与单GPU训练网络保存模型的区别
测试环境:Python3.6 + Pytorch0.4
在pytorch中,使用多GPU训练网络需要用到 【nn.DataParallel】:
gpu_ids = [0, 1, 2, 3] device = t.device("cuda:0" if t.cuda.is_available() else "cpu") # 只能单GPU运行 net = LeNet() if len(gpu_ids) > 1: net = nn.DataParallel(net, device_ids=gpu_ids) net = net.to(device)
而使用单GPU训练网络:
device = t.device("cuda:0" if t.cuda.is_available() else "cpu") # 只能单GPU运行
net = LeNet().to(device)
由于多GPU训练使用了 nn.DataParallel(net, device_ids=gpu_ids) 对网络进行封装,因此在原始网络结构中添加了一层module。网络结构如下:
DataParallel( (module): LeNet( (conv1): Conv2d(3, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (fc1): Linear(in_features=400, out_features=120, bias=True) (fc2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True) (fc3): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True) ) )
而不使用多GPU训练的网络结构如下:
LeNet( (conv1): Conv2d(3, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (fc1): Linear(in_features=400, out_features=120, bias=True) (fc2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True) (fc3): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True) )
由于在测试模型时不需要用到多GPU测试,因此在保存模型时应该把module层去掉。如下:
if len(gpu_ids) > 1: t.save(net.module.state_dict(), "model.pth") else: t.save(net.state_dict(), "model.pth")
以上这篇解决pytorch多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
- 群星《前途海量 电影原声专辑》[FLAC/分轨][227.78MB]
- 张信哲.1992-知道新曲与精丫巨石】【WAV+CUE】
- 王翠玲.1995-ANGEL【新艺宝】【WAV+CUE】
- 景冈山.1996-我的眼里只有你【大地唱片】【WAV+CUE】
- 群星《八戒 电影原声带》[320K/MP3][188.97MB]
- 群星《我的阿勒泰 影视原声带》[320K/MP3][139.47MB]
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[320K/MP3][148.91MB]
- 刘雅丽.2001-丽花皇后·EMI精选王【EMI百代】【FLAC分轨】
- 齐秦.1994-黄金十年1981-1990CHINA.TOUR.LIVE精丫上华】【WAV+CUE】
- 群星.2008-本色·百代音乐人创作专辑【EMI百代】【WAV+CUE】
- 群星.2001-同步过冬AVCD【环球】【WAV+CUE】
- 群星.2020-同步过冬2020冀待晴空【环球】【WAV+CUE】
- 沈雁.1986-四季(2012梦田复刻版)【白云唱片】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[FLAC/分轨][257.88MB]
- 《国语老歌 怀旧篇 3CD》[WAV/分轨][1.6GB]