最近因为工作需要,要把pytorch的模型部署到c++平台上,基本过程主要参照官网的教学示例,期间发现了不少坑,特此记录。 1.模型转换 libtorch不依赖于python,python训练的模型,需要转换为script model才能由libtorch加载,并进行推理。在这一步官网提供了两种方法: 方法一:Tracing 这种方法操作比较简单,只需要给模型一组输入,...
4.源码安装pytorch 直接参考pytorch.org中的源码安装就行
官方的结果中,程序在CPU和GPU中运行,C++版的运行速度要大于直接使用pytorch编写层的速度。注意,我们只编写了C++代码但是却可以在CPU中和GPU中跑,为什么,这就要归功于Aten的设计,Aten就是pytorch的C++版,使用Aten编写出来的tensor,只要在程序中,就可以将Tensor移到GPU当中了。 但是这样移到GPU中和直接编写cuda语言是...
然后,运行script::Module的forward方法,通过调用toTensor()将返回的IValue值转换为张量。C++对torch的各种操作还是比较友好的,通过torch::或者后加_的方法都可以找到对应实现,例如 torch::tensor(input_list[j]).to(at::kLong).resize_({batch, 128}).clone() //torch::tensor对应pytorch的torch.tensor; at::...
在框架中是这么描述这个函数的:Loads a PyTorch C++ extension just-in-time (JIT). 即使用即时编译将Python与C联系起来,并且是在python代码运行的过程中系统自动编译。 这里要注意的地方是代码中要用pybind11进行呼应。下文细讲 三、内容 即时编译涉及如下文件: ...
pytorch中调用C进行扩展,使得某些功能在CPU上运行更快; 第一步:编写头文件 /*src/my_lib.h*/intmy_lib_add_forward(THFloatTensor *input1, THFloatTensor *input2, THFloatTensor *output);intmy_lib_add_backward(THFloatTensor *grad_output, THFloatTensor *grad_input); ...
pytorch中调用C进行扩展,使得某些功能在CPU上运行更快; 第一步:编写头文件 /*src/my_lib.h*/intmy_lib_add_forward(THFloatTensor *input1, THFloatTensor *input2, THFloatTensor *output);intmy_lib_add_backward(THFloatTensor *grad_output, THFloatTensor *grad_input); ...
最近因为工作需要,要把pytorch的模型部署到c++平台上,基本过程主要参照官网的教学示例,期间发现了不少坑,特此记录。 1.模型转换 libtorch不依赖于python,python训练的模型,需要转换为script model才能由libtorch加载,并进行推理。在这一步官网提供了两种方法:
pytorch2.0中引入的新特性torch dynamo是通过python字节码的方式来实现的,这让我对python的实现和原理产生了好奇,做了一点小小的research看看python背后的东西,在此抛砖引玉。 CPython与Python的关系 CPython是Python语言的一种实现,是用C语言开发的解释器。Python语言有多种实现,除了CPython,还有PyPy(使用Python)、Jyth...
它可以立即编译和运行,和PyTorch完全兼容。 卡帕西使用的示例是GPT-2,但Llama 2和Gemma等也适用。 项目发布后,他还给出了从PyTorch迁移到C的教程。 网友们直呼:他甚至都不用C++…… 而且就连怎么让大模型如法炮制的提示词,他也放了出来。现在已经有人在用Devin尝试ing。