步骤1:将PyTorch模型转换为Torch脚本 PyTorch模型从Python到C 的旅程由Torch Script启动,Torch Script是PyTorch模型的一种表示形式,可以由Torch Script编译器理解, 编译和序列化。如果您是从使用vanilla“eager” API编写的现有PyTorch模型开始的,则必须首先将模型转换为Torch脚本。在最常见的情况 下(如下所述),这只需要...
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,...
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,...
pytorch 加载训练好的模型做inference 前提: 模型参数和结构是分别保存的 1、 构建模型(# load model graph) model= MODEL() 2、加载模型参数(# load model state_dict) model.load_state_dict ( { k.replace('module.',''):vfork,vin torch.load(config.model_path,map_location=config.device).items() ...
机器学习——模型保存和加载 以PyTorch为例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 classMLP(nn.Module): def__init__(self): super().__init__() self.hidden=nn.Linear(20,256) self.output=nn.Linear(256,10) defforward(self, x): returnself.output(F.relu(self.hidden(x)))...
(124M)模型,对单批数据进行 10 次过拟合迭代,运行多个生成步骤,最重要的是保存两个文件:1)gpt2_124M.bin 文件,包含用于在 C 中加载的模型权重;2)以及 gpt2_124M_debug_state.bin,包含包括 input、target、logits 及 loss 等更多调试状态,对于调试 C 代码、单元测试及确保能够与 PyTorch 参考实现完全匹配...
(124M)模型,对单批数据进行 10 次过拟合迭代,运行多个生成步骤,最重要的是保存两个文件:1)gpt2_124M.bin 文件,包含用于在 C 中加载的模型权重;2)以及 gpt2_124M_debug_state.bin,包含包括 input、target、logits 及 loss 等更多调试状态,对于调试 C 代码、单元测试及确保能够与 PyTorch 参考实现完全匹配...
6、采用tensorRT PTQ量化时，若用不同batchsize校正出来模型精度不一致，这个现象是否正常？7、关于对齐...
(124M)模型,对单批数据进行 10 次过拟合迭代,运行多个生成步骤,最重要的是保存两个文件:1)gpt2_124M.bin 文件,包含用于在 C 中加载的模型权重;2)以及 gpt2_124M_debug_state.bin,包含包括 input、target、logits 及 loss 等更多调试状态,对于调试 C 代码、单元测试及确保能够与 PyTorch 参考实现完全匹配...
这段代码首先会加载gpt2_124M_debug_state.bin文件，然后执行一次前向计算。这个过程会生成模型的预测结果（logits）和损失（loss），并将其与PyTorch的标准实现进行比较。接下来，它会利用Adam优化算法对模型进行10轮训练，从而确保训练的损失与PyTorch的结果一致。教程 项目最后，Karpathy还附上了一个非常小的教程—...