nn.DataParallel

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Net: Missing key(s) in state_dict: "fc1.weight", "

在载入模型参数前加上：model=nn.DataParallel(model)还有错误如：IncompatibleKeys(missing_keys=[],unexpected_keys=[])或者错误
E_vens518·2020-07-12 12:45

Pytorch nn.Dataparallel model state_dict multi-gpu to single-gpu

Pytorchnn.Dataparallelmodelstate_dictmulti-gputosingle-gpu多块GPU训练的模型转成单块或其他GPU数量需求的模型标签：pytorchnn.Dataparallemodel.state_dict参考：referencelink问题描述我们在用Pytorch训练模型的时候，可能有几组服务器，每个服务器显卡GPU配置和数量不一样，而nn.Data
youmibuaa·2020-07-09 03:38

pytorch-GPU分布式训练笔记

我们先创建好模型：importtorch.nnasnninporttorchvision.modelsasmodelsmodel=models.vgg16(pretrained=False)model=nn.DataParallel
躺鸡小能手·2020-06-29 21:26

解决pytorch报错:AssertionError: Invalid device id的问题

net1=nn.DataParallel(net1,device_ids=[0,1])而本地台式机只有一个GPU，调用数量超出所以报错。
学EE的粒粒·2020-01-10 09:38

pytorch1.1 单机单GPU程序改为单机多GPU程序方案

pytorch1.1对单机多GPU支持的很好，直接一条命令解决：nn.DataParallel(model).cuda()方案1:直接有两个模型生成特征，拼接为最终特征，把
love_data_scientist·2019-09-04 19:54

pytorch 学习 | 多GPU存储模型及加载参数文件的坑（Error(s) in loading state_dict for DataParallel）

第一个情景，我们使用nn.DataParallel来解决，直接上例子：#使用nvidia-smi查看可用的设备CUDA_DEVICE_1=0CUDA_DEVICE_2=1#模型初始化net=model(
qyhyzard·2019-06-17 20:22

pytorch 学习 | 多GPU存储模型及加载参数文件的坑（Error(s) in loading state_dict for DataParallel）

第一个情景，我们使用nn.DataParallel来解决，直接上例子：#使用nvidia-smi查看可用的设备CUDA_DEVICE_1=0CUDA_DEVICE_2=1#模型初始化net=model(
qyhyzard·2019-06-17 20:22

'OrderedDict' object has no attribute 'module' 多卡训练测试

0,1]use_gpu=torch.cuda.is_available()#创建模型model=se_resnet20_v2() model=model.cuda(device_ids[0])model=nn.DataParallel
Snoopy_Dream·2018-12-17 09:09

[ pytorch ] ——— 报错error解决汇总

，原因是：之前训练的时候使用了‘nn.DataParallel(model_structure,device_ids=gpu_ids)’RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforftnet_EncoderDecoder
小恶魔oo·2018-10-18 15:58

Pytorch模型的保存与加载

模型的保存与加载例如我们创建了一个模型：model=MyVggNet()如果使用多GPU训练,我们需要使用这行代码：model=nn.DataParallel(model).cuda()
Lavi_qq_2910138025·2018-08-30 16:20

pytorch使用记录（三） 多GPU训练

正文开始：涉及的代码为torch.nn.DataParallel，而且官方推荐使用nn.DataParallel而不是使用multiprocessing。
daydayjump·2018-07-22 23:17

pytorch DataParallel 多GPU使用

importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"多GPU：device_ids=[0,1,2,3]model=model.cuda(device_ids[0])model=nn.DataParallel
CS_lcylmh·2018-05-21 19:46
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