Я использую Pytorch для обучения нейронной сети.Когда я тренируюсь и тестирую на GPU, все работает нормально.Но когда я пытаюсь загрузить параметры модели в ЦП, используя:
net.load_state_dict(torch.load('rnn_x_epoch.net'))
, я получаю следующую ошибку:
RuntimeError: cuda runtime error (35) : CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version at torch/csrc/cuda/Module.cpp:51
Я искал ошибку, в основном из-за драйвера CUDAзависимость, но так как я работаю на процессоре, когда я получаю эту ошибку, это должно быть что-то еще, или, может быть, я что-то пропустил.Поскольку он работает нормально с использованием графического процессора, я мог бы просто запустить его на графическом процессоре, но я пытаюсь обучить сеть на графическом процессоре, сохранить параметры и затем загрузить его в режиме процессора для прогнозов.Я просто ищу способ загрузки параметров в режиме ЦП.
Я также пытался загрузить параметры:
check = torch.load('rnn_x_epoch.net')
Не сработало.
Я пытался сохранить параметры модели двумя способами, чтобы посмотреть, сработает ли какой-либо из них, но не получилось: 1)
checkpoint = {'n_hidden': net.n_hidden,
'n_layers': net.n_layers,
'state_dict': net.state_dict(),
'tokens': net.chars}
with open('rnn_x_epoch.net', 'wb') as f:
torch.save(checkpoint, f)
2)
torch.save(model.state_dict(), 'rnn_x_epoch.net')
TraceBack:
---------------------------------------------------------------------------
RuntimeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-e61f28013b35> in <module>()
----> 1 net.load_state_dict(torch.load('rnn_x_epoch.net'))
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/torch/serialization.py in load(f, map_location, pickle_module)
301 f = open(f, 'rb')
302 try:
--> 303 return _load(f, map_location, pickle_module)
304 finally:
305 if new_fd:
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/torch/serialization.py in _load(f, map_location, pickle_module)
467 unpickler = pickle_module.Unpickler(f)
468 unpickler.persistent_load = persistent_load
--> 469 result = unpickler.load()
470
471 deserialized_storage_keys = pickle_module.load(f)
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/torch/serialization.py in persistent_load(saved_id)
435 if root_key not in deserialized_objects:
436 deserialized_objects[root_key] = restore_location(
--> 437 data_type(size), location)
438 storage = deserialized_objects[root_key]
439 if view_metadata is not None:
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/torch/serialization.py in default_restore_location(storage, location)
86 def default_restore_location(storage, location):
87 for _, _, fn in _package_registry:
---> 88 result = fn(storage, location)
89 if result is not None:
90 return result
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/torch/serialization.py in _cuda_deserialize(obj, location)
68 if location.startswith('cuda'):
69 device = max(int(location[5:]), 0)
---> 70 return obj.cuda(device)
71
72
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/torch/_utils.py in _cuda(self, device, non_blocking, **kwargs)
66 if device is None:
67 device = -1
---> 68 with torch.cuda.device(device):
69 if self.is_sparse:
70 new_type = getattr(torch.cuda.sparse,
self.__class__.__name__)
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/torch/cuda/__init__.py in __enter__(self)
223 if self.idx is -1:
224 return
--> 225 self.prev_idx = torch._C._cuda_getDevice()
226 if self.prev_idx != self.idx:
227 torch._C._cuda_setDevice(self.idx)
RuntimeError: cuda runtime error (35) : CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version at torch/csrc/cuda/Module.cpp:51
Также может быть, что операции сохранения / загрузки в Pytorch предназначены только для режима GPU, но я не особо в этом убежден.