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在CPU上用PyTorch加载和运行模型的方法

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简介：
本篇文章介绍了如何使用Python深度学习库PyTorch，在中央处理器(CPU)环境下加载及执行预训练模型的具体步骤与方法。 当缺少GPU或CUDA支持时，在CPU上加载模型进行计算需要将代码中的`model = torch.load(path, map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(device))`改为`model = torch.load(path, map_location=cpu)`，并且删除所有变量后面的`.cuda()`方法。以上就是使用PyTorch在CPU上加载和运行模型的方法介绍，希望对大家有所帮助。

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  • 在CPU上用PyTorch加载和运行模型的方法
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    本篇文章介绍了如何使用Python深度学习库PyTorch，在中央处理器(CPU)环境下加载及执行预训练模型的具体步骤与方法。 当缺少GPU或CUDA支持时，在CPU上加载模型进行计算需要将代码中的`model = torch.load(path, map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(device))`改为`model = torch.load(path, map_location=cpu)`，并且删除所有变量后面的`.cuda()`方法。以上就是使用PyTorch在CPU上加载和运行模型的方法介绍，希望对大家有所帮助。
     
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    本篇文章详细介绍了如何在CPU环境下使用PyTorch框架加载预训练模型的方法和步骤，帮助开发者轻松实现模型部署。 今天为大家分享一篇关于如何在PyTorch中使用CPU加载模型进行运算的文章。这篇文章具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随文章了解更多信息吧。
     
  • UBOOT中加载和运行应用程序的方法
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    本文章介绍了在U-Boot环境下加载及运行应用程序的具体步骤与方法，帮助读者掌握相关技能。适合嵌入式开发人员阅读参考。 在嵌入式系统开发过程中，UBOOT（统一的引导加载程序）扮演着至关重要的角色，它负责初始化硬件、加载操作系统内核并为启动过程提供必要的环境支持。本段落将详细介绍如何使用UBOOT内置的`LOADB`和`GO`命令来把应用程序加载到系统的SDRAM中执行。 1. UBOOT简介： UBOOT是一个开源的强大嵌入式系统引导程序，能够兼容多种处理器架构及板级平台。其主要职责包括硬件设备初始化、文件系统管理以及网络通信等任务，并且可以用来启动操作系统。 2. `LOADB`命令详解： 在UBOOT中，`LOADB`用于从各种数据源（如串口、网络或闪存）加载二进制格式的程序到内存。通常情况下，该命令需要配合具体地址参数使用，例如执行“loadb address file”，这将把指定文件加载至特定内存位置address。实际操作时需要注意确定目标应用程序大小及其在SDRAM中的合适存放地点。 3. `GO`命令详解： 当应用被正确地加载到内存后，可以利用`GO`指令来运行这些代码。“go address”会指示UBOOT尝试从给定地址开始执行程序，这里address指的是通过先前的“LOADB”指令所指定的应用程序最终位置。 4. 使用步骤： - 确保已经成功启动了UBOOT，并且进入了命令行界面。 - 采用`LOADB`命令将应用程序从相应的存储设备加载至SDRAM中。例如，“loadb ${load_addr} ${partition_name}”，其中${load_addr}是目标内存地址，而${partition_name}则是该程序所在分区的名称。 - 在完成加载后，请使用“mdw”等指令检查内存内容以确认应用已正确载入。 - 接下来利用`GO`命令执行上述步骤中所加载的应用：“go ${load_addr}”。 5. 测试例程： 提供的压缩包内含一个经过验证的测试程序，这可能是一个简单的Hello, World!示例或其他展示如何通过“LOADB”和“GO”指令来运行应用的例子。解压后按照以上步骤操作即可在UBOOT环境中执行该程序，并观察其效果。 6. 注意事项： - 使用`LOADB`和`GO`时，务必保证应用程序已针对目标硬件平台编译完成；否则可能出现兼容性问题。 - SDRAM的地址空间有限制，在加载应用的同时需防止覆盖其他重要数据或代码区域。 - 若在加载过程中遇到任何错误，请检查数据源、网络连接状态及存储设备配置等问题。 通过掌握`LOADB`和`GO`命令的应用，开发者可以在没有操作系统的情况下直接于UBOOT环境中测试与调试应用程序，这对嵌入式系统的开发工作具有重要的实用价值。
     
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