技术背景 近几年在机器学习和传统搜索算法的结合中,逐渐发展出了一种Search To Optimization的思维,旨在通过构造一个特定的机器学习模型,来替代传统算法中的搜索过程,进而加速经典图论等问题的求解.那么这里面就涉及到一个非常关键的工程步骤:把机器学习中训练出来的模型保存成一个文件或者数据库,使得其他人可以重复的使用这个已经训练出来的模型.甚至是可以发布在云端,通过API接口进行调用.那么本文的内容就是介绍给予MindSpore的模型保存与加载,官方文档可以参考这个链接. 保存模型
1. 如何进行迁移 对模型和相应的数据进行.cuda()处理.通过这种方式,我们就可以将内存中的数据复制到GPU的显存中去.从而可以通过GPU来进行运算了. 1.1 判定使用GPU 下载了对应的GPU版本的Pytorch之后,要确保GPU是可以进行使用的,通过torch.cuda.is_available()的返回值来进行判断.通过torch.cuda.device_count()可以获得能够使用的GPU数量.其他就不多赘述了. 常常通过如下判定来写可以跑在GPU和CPU上的通用模型: if t
1.首先官网上下载libtorch,放到当前项目下 2.将pytorch训练好的模型使用torch.jit.trace导出为.pt格式 import torch from skimage import io, transform, color import numpy as np import os import torch.nn.functional as F import warnings warnings.filterwarnings("ignore") device = tor