请使用 torch.load 和 map_location=torch.device('cpu')
elh*_*ili 5 python data-mining deep-learning
我正在运行Python程序，但我没有GPU，我该怎么做才能让Python使用CPU而不是GPU？
$ python extract_feature.py --data mnist --net checkpoint_4.pth.tar --features pretrained
它给了我以下警告：
=> 运行时错误：尝试在 CUDA 设备上反序列化对象，但 torch.cuda.is_available() 为 False。如果您在仅使用 CPU 的计算机上运行，请使用 torch.load 和 map_location=torch.device('cpu') 将存储映射到 CPU。
照片是我的Python项目的结构：
小智 9
我遇到了类似的错误。然后通过尝试以下解决方法问题得到解决。（如果您的模型是 .pth 或 .h5 格式。）
MODEL_PATH = 'Somemodelname.pth'
model.load_state_dict(torch.load(MODEL_PATH,
map_location=torch.device('cpu')))
如果您希望在您的机器上使用某些 GPU。然后，
map_location = torch.device('cuda:device_id')
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