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模型加载至 cpu 和 gpu 的方式

  1. 采用 from_pretrained 的方式,模型正常情况下,BertMoldel.from_pretrained() 是会 load 在 cpu 上的,内部 map_location 默认设置成 cpu,如果想要部署在gpu,执行下面三句话。
BertMoldel.from_pretrained()
device=torch.device(’cuda’)
model.to(device) 
  1. 采用 load_state_dict 的方式加载模型,模型是部署在 哪里可以指定,如果想部署到 gpu,无需修改第一行,直接再加入4.5行。
state_dict=torch.load(model_path, map_location=’cpu’)
#部署到 gpu,把上面改为map_location=’gpu’
model.load_state_dict(state_dict)
#已在CPU上加载,下面两句也可加入GPU
device=torch.device(’cuda’)
model.to(device) 

本文转载自: https://blog.csdn.net/M_TDM/article/details/129436122
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