input_sample = torch.randn((1, 28 * 28)) autoencoder.to_onnx(, input_sample, export_params=True) os.path.isfile() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Using CPUs/GPUs/TPUs 在Lightning中使用cpu、gpu或tpu是很简单的,无需改变代码,只需要改变训练选项。
import torchimport pytorch_lightningasplimport MyModelfromtraining_codefromtransformers import (AutoModelForSequenceClassification,AutoConfig,AutoTokenizer)class PythonPredictor:def __init__(self, config):self.device ="cpu"self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("albert-base-v2")self.model = M...
3. 使用 Torchscript’s JIT compiler序列化 对于最后的部署,我们把PyTorch Lightning模型导出到Torchscript,并使用PyTorch的JIT编译器提供服务。要导出模型,只需将此添加到你的训练脚本: 这个的Python API与普通的PyTorch示例几乎相同: importtorch fromtorchimport...
importosfromtorchimportoptim,nn,utils,Tensorfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvision.transformsimportToTensorimportlightningasL# define any number of nn.Modules (or use your current ones)encoder=nn.Sequential(nn.Linear(28*28,64),nn.ReLU(),nn.Linear(64,3))decoder=nn.Sequential(nn.Linear(3,...
>除了使用 torch.jit.script 或 torch.jit.trace 将 PyTorch Lightning 模型转换为 TorchScript 格式外...
性能表现:PyTorch JIT 是可以对 PyTorch 模型做特定优化的 JIT 编译器,其可以利用 runtime 的信息做量化,层融合,稀疏化等 Script 模型优化加速模型。 TorchScript 是一种编程语言,是 Python 的静态类型子集,它有自己的语法规则,我们使用 eager 模式来进行原型验证及训练的过程都是直接使用 python 语法,所以想得到方...
我们很兴奋地宣布,Lightning 1.0.0 现在还可以轻松地大规模部署这些模型。所有的 Lightning 代码确保了所有的东西都可以轻松导出到 onnx 和 torchscript。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #---# torchscript #---autoencoder=LitAutoEncoder()torch.jit.save...
Lightning 1.2 包括量化感知训练回调Quantization Aware Training(使用 PyTorch 原生量化,在此处阅读更多信息here),它可以创建完全量化的模型(与 torchscript 兼容),如下面代码。 frompytorch_lightning.callbacksimportQuantizationAwareTrainingclassRegressionModel(LightningModule):def__init__(self):super().__init...
🐛 Describe the bug I tried to load SSDLite in Android but always failed with it. Here is my code for export TorchScript: sun-jiao/pytorch_ssdlite_export. Use detection_export.py to convert the pretrained model to TorchScript. And then us...
Extend LightningOptimizer to exposure underlying Optimizer attributes + update doc (#5095) Add deprecated metric utility functions back to functional (#5067,#5068) Allow any input into_onnxandto_torchscript(#4378) Do not warn when the name key is used in thelr_schedulerdict (#5057) ...