TorchScript语言自身是Python语言的一个子类, 因此它并非具有所有的Python语言特性。 torch.jit.script能够被作为函数或装饰器使用。参数obj可以是class, function, nn.Module。 具体地,脚本化一个函数:torch.jit.script装饰器将会通过编译函数被装饰函数体来构造一个ScriptFunction对象。例如: import torch @torch.jit....
所有 TorchScript 模型都可以从 Python 进程中保存,并在不依赖 Python 的进程中加载,并且可以进一步转换为ONNX等中间形态,从而很方便地实现 PyTorch 模型的部署和跨平台使用。TorchScript包含了代码的追踪及解析、中间表示的生成、模型优化、序列化等各种功能,可以说是覆盖了模型部署的方方面面。 如何使用TorchScript 一...
准备一张图片用以判断是否部署成功,本文用例图如下: 接下来先和官网类似生成torchscript模型,亦即本文中的pt文件。本文使用代码如下: fromtorchvision.modelsimportresnet34importtorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnimporttorchimportcv2#读取一张图片,并转换成[1,3,224,224]的float张量并归一化image = cv2.imread...
在PyTorch中部署模型通常有两种方法:使用TorchScript和使用TorchServe。 使用TorchScript: TorchScript是PyTorch中的一种静态图表示,可以将PyTorch模型序列化为TorchScript模型,然后在C++等其他语言环境中部署。具体步骤如下: 将PyTorch模型转换为TorchScript模型:使用torch.jit.trace()或torch.jit.script()函数将PyTorch模型...
TorchScript是PyTorch模型推理部署的中间表示,可以在高性能环境libtorch(C ++)中直接加载,实现模型推理,而无需Pytorch训练框架依赖。torch.jit是torchscriptPython语言包支持,支持pytorch模型快速,高效,无缝对接到libtorch运行时,实现高效推理。它是Pytorch中除了训练部分之外,开发者最需要掌握的Pytorch框架开发技能之一。
TorchScript是PyTorch模型推理部署的中间表示,可以在高性能环境libtorch(C ++)中直接加载,实现模型推理,而无需Pytorch训练框架依赖。 torch.jit是torchscript Python语言包支持,支持pytorch模型快速,高效,无缝对接到libtorch运行时,实现高效推理。 TorchScript应用 ...
PyTorch模型部署有多种方法,以下是常见的几种方法: 使用PyTorch Serving:PyTorch Serving是一个开源的模型部署库,可以将PyTorch模型部署为RESTful API。它可以与常见的Web框架(如Flask、Django)配合使用,实现模型的在线推理。 使用TorchScript:TorchScript是PyTorch的一个功能,可以将PyTorch模型转换为一种中间表示形式(即...
跨平台部署:TorchScript 允许在不同的深度学习框架之间进行模型转换,例如将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式,从而可以在其他框架中运行。 模型优化和量化:通过 TorchScript,你可以使用各种技术(如量化)对模型进行优化,从而减小模型的内存占用和计算资源消耗。
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：importtorchimporttorchvision# An instance ...
由于推理引擎对静态图的支持更好,通常我们在模型部署时不需要显式地把 PyTorch 模型转成 TorchScript 模型,直接把 PyTorch 模型用 torch.onnx.export 跟踪导出即可。了解这部分的知识主要是为了在模型转换报错时能够更好地定位问题是否发生在 PyTorch 转 TorchScript 阶段。