尝试在PyTorch中加载检查点时没有名为“parse_config”的模块

在PyTorch中加载检查点时没有名为"parse_config"的模块可能是由于以下原因引起的：

检查点文件缺失或路径错误：检查点文件通常包含模型的权重和其他相关信息。请确保检查点文件存在，并且路径正确。
缺少依赖库："parse_config"可能是一个自定义的模块或函数，需要相应的依赖库支持。请确认您已正确安装并导入了所有必要的依赖库。
模块命名错误：请检查是否正确引用了模块的名称。确保在加载检查点时使用了正确的模块名称。

解决该问题的一种方法是查看错误消息中提供的详细信息，并参考PyTorch的文档、论坛或相关资源寻找解决方案。另外，可以尝试使用其他加载检查点的方法，例如使用torchvision.models中的预训练模型或自定义模型。

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我的PyTorch模型比内存还大，怎么训练呀？

简单的说，梯度检查点的工作原理是在反向时重新计算深层神经网络的中间值（而通常情况是在前向时存储的)。这个策略是用时间（重新计算这些值两次的时间成本）来换空间（提前存储这些值的内存成本）。...在计算图中忽略它们将迫使 PyTorch 在任何出现这些值的地方重新计算，从而降低了整体计算速度。因此，梯度检查点是计算机科学中折衷的一个经典例子，即在内存和计算之间的权衡。...notes，它实现了如下功能，在前向传播时，PyTorch 将保存模型中的每个函数的输入元组。...解决方案是重构模块，这样问题层就不会被排除在检查点片段之外，这正是我们在这里所做的。其次，你会注意到我们在模型中的第二卷积块上使用了检查点，但是第一个卷积块上没有使用检查点。...因此，模型中的第一个子模块应用检查点没多少意义: 它反而会冻结现有的权重，阻止它们进行任何训练。

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pytorch在有限的资源下部署大语言模型（以ChatGLM-6B为例） Part1知识准备在PyTorch中加载预训练的模型时，通常的工作流程是这样的： my_model = ModelClass(...从磁盘上加载模型权重（在一个通常被称为状态字典的字典中）。在模型中加载这些权重。...这有赖于PyTorch 1.9中引入的元设备(meta device)。在上下文管理器下的初始化过程中，每次创建一个参数时，它都会移动到该设备上。...中用from_config加载模型并不绑定权重，这在加载不包含绑定权重的重复键的检查点时可能导致问题。...当权重被卸载在CPU/硬盘上时，没有预取（还没有，我们会在未来的版本中努力做到这一点），这意味着权重在需要时被放到GPU上，而不是之前。

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