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深度学习-模型调试经验总结

1、
在这里插入图片描述这句话的意思是:期望张量的后端处理是在cpu上,但是实际是在cuda上。排查代码发现,数据还在cpu上,但是模型已经转到cuda上,所以可以通过把数据转到cuda上解决。
解决代码:

tensor.to("cuda")

2、
在这里插入图片描述解决方法:减小batch size的大小或减小图片的尺寸
3、

在这里插入图片描述原始的代码如下:

torch.save(model.module.state_dict(), os.path.join(model_prefix, '{}-model.pth'.format(epoch)))

原因:因为只有一块GPU,以上代码是多GPU使用的
解决方法:改为以下单GPU代码:

        meta = {}checkpoint = {"meta": meta, "state_dict": weights_to_cpu(model.state_dict())}if optimizer is not None:checkpoint["optimizer"] = optimizer.state_dict()torch.save(checkpoint, os.path.join(model_prefix, '{}-model.pth'.format(epoch)))

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1、 这句话的意思是:期望张量的后端处理是在cpu上,但是实际是在cuda上。排查代码发现,数据还在cpu上,但是模型已经转到cuda上,所以可以通过把数据转到cuda上解决。 解决代码: tensor.to("cuda")…...

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