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,走一遍推理网络,然后由torch.ji.trace记录一下路径上的信息并保存即可。示例如下: import torchimport torchvision # ...
本文就试图使用该框架进行移动端推理的准备工作研究。这张图是整个教程最终的样子,先放出来,鼓鼓劲! 今天研究的主题是把非paddle fluod模型转换为Paddle-Lite模型,以方便后续的一移动端部署。这里演示使用一个pytorch构建的模型,转换成Paddle-Lite模型,进而部署到安卓手机上。 1. 首先安装所需要的工具 模型转换需要py...
通过Accelerate库,用户可以简化分布式环境的设置,并轻松分配GPU进行模型推理。初始化一个accelerate.PartialState来自动检测并设置分布式环境,无需显式定义rank或world_size。使用split_between_processes工具作为上下文管理器,自动在多个处理器间分配推理任务。此外,还可以使用device_map来决定如何在多个设备上分配模型,这在有...
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,走一遍推理网络,然后由torch.ji.trace记录一下路径上的信息并保存即可。示例如下: import torch import torchvision #...
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,走一遍推理网络,然后由torch.ji.trace记录一下路径上的信息并保存即可。示例如下: ...
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,...