采用 from_pretrained 的方式，模型正常情况下，BertMoldel.from_pretrained() 是会 load 在 cpu 上的，内部 map_location 默认设置成 cpu，如果想要部署在gpu，执行下面三句话。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-611634.html
BertMoldel.from_pretrained()
device=torch.device(’cuda’)
model.to(device) 采用 load_state_dict 的方式加载模型，模型是部署在 哪里可以指定，如果想部署到 gpu，无需修改第一行，直接再加入4.5行。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-611634.html
state_dict=torch.load(model_path, map_location=’cpu’)
#部署到 gpu，把上面改为map_location=’gpu’
model.load_state_dict(state_dict)
#已在CPU上加载，下面两句也可加入GPU
device=torch.device(’cuda’)
model.to(device) 到了这里，关于模型加载至 cpu 和 gpu 的方式的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
