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将从GPU获取的pickle文件加载到CPU

是一个涉及到数据传输和处理的操作。在云计算领域中，这个过程可以通过以下步骤完成：

确保GPU和CPU之间的数据传输通道：在云计算环境中，GPU和CPU通常位于不同的计算节点或服务器上。因此，首先需要确保GPU和CPU之间有可靠的数据传输通道，以便将pickle文件从GPU传输到CPU。
序列化和反序列化：pickle文件是一种用于序列化和反序列化Python对象的文件格式。在GPU上生成pickle文件后，需要将其反序列化为CPU可以理解的对象。这可以通过Python的pickle模块来实现。
数据传输：一旦pickle文件在CPU上反序列化，就需要将数据从GPU传输到CPU。这可以通过使用GPU和CPU之间的高速数据传输接口（如PCIe）来实现。
数据处理：一旦数据成功传输到CPU，可以根据需要对数据进行进一步的处理。这可能涉及到使用各种编程语言和库来处理数据，例如NumPy、Pandas等。

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'>, **pickle_load_args)[source]从文件中加载一个用torch.save()保存的对象。...storage参数是存储的初始反序列化，驻留在CPU上。storage参数是存储的初始反序列化，驻留在CPU上。...pickle_module – 用于unpickling元数据和对象的模块(必须匹配用于序列化文件的pickle_module) pickle_load_args – (仅适用于Python 3)传递给...注意：当你在包含GPU张量的文件上调用torch.load()时，默认情况下这些张量会被加载到GPU。...., map_location='cpu')，然后load_state_dict()以避免在加载一个模型检查点时GPU内存激增。注意：默认情况下，我们将字节字符串解码为utf-8。

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