PyTorch 多GPU下模型的保存与加载(踩坑笔记)
程序员文章站
2022-04-01 08:41:39
这几天在一机多卡的环境下,用pytorch训练模型,遇到很多问题。现总结一个实用的做实验方式:多gpu下训练,创建模型代码通常如下:os.environ['cuda_visible_devices']...
这几天在一机多卡的环境下,用pytorch训练模型,遇到很多问题。现总结一个实用的做实验方式:
多gpu下训练,创建模型代码通常如下:
os.environ['cuda_visible_devices'] = args.cuda model = mymodel(args) if torch.cuda.is_available() and args.use_gpu: model = torch.nn.dataparallel(model).cuda()
官方建议的模型保存方式,只保存参数:
torch.save(model.module.state_dict(), "model.pkl")
其实,这样很麻烦,我建议直接保存模型(参数+图):
torch.save(model, "model.pkl")
这样做很实用,特别是我们需要反复建模和调试的时候。这种情况下模型的加载很方便,因为模型的图已经和参数保存在一起,我们不需要根据不同的模型设置相应的超参,更换对应的网络结构,如下:
if not (args.pretrained_model_path is none): print('load model from %s ...' % args.pretrained_model_path) model = torch.load(args.pretrained_model_path) print('success!')
但是需要注意,这种方式加载的是多gpu下模型。如果服务器环境变化不大,或者和训练时候是同一个gpu环境,就不会出现问题。
如果系统环境发生了变化,或者,我们只想加载模型参数,亦或是遇到下面的问题:
attributeerror: 'model' object has no attribute 'copy'
或者
attributeerror: 'dataparallel' object has no attribute 'copy'
或者
runtimeerror: module must have its parameters and buffers on device cuda:0 (device_ids[0]) but found
这时候我们可以用下面的方式载入模型,先建立模型,然后加载参数。
os.environ['cuda_visible_devices'] = args.cuda # 建立模型 model = mymodel(args) if torch.cuda.is_available() and args.use_gpu: model = torch.nn.dataparallel(model).cuda() if not (args.pretrained_model_path is none): print('load model from %s ...' % args.pretrained_model_path) # 获得模型参数 model_dict = torch.load(args.pretrained_model_path).module.state_dict() # 载入参数 model.module.load_state_dict(model_dict) print('success!')
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