GPU显存不足可用8bit adam优化器节省显存
要将Adam优化器的状态从CPU转移到GPU，您可以执行以下步骤：
1. 确保您的优化器和模型当前在CPU上。
2. 将您的模型移动到GPU上，可以使用`model.to('cuda')`，其中`model`是您的模型对象。
3. 在转移到GPU之后，创建一个新的Adam优化器，并将其参数初始化为从旧的优化器中复制过来的参数。例如，如果旧的优化器是`old_optimizer`，则可以使用以下代码创建新的优化器：
```python
import torch.optim as optim
new_optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
new_optimizer.load_state_dict(old_optimizer.state_dict())
```
这将创建一个新的Adam优化器，并将其参数初始化为从旧的优化器中复制过来的参数。
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