torch.jit.trace一种导出方法;它运行具有某些张量输入的模型,并“跟踪/记录”所有执行到图形中的操作。 在模型内部的数据类型只有张量,且没有for if while等控制流,选择torch.jit.trace 支持python的预处理和动态行为; torch.jit.trace编译function并返回一个可执行文件,该可执行文件将使用即时编译进行优化。 大项目...
1.如果model中有DataParallel的子模块,或者model中有将tensors转换为numpy arrays,或者调用了opencv的函数等,这种情况下,model不是一个正确的在单个设备上、正确连接的graph,这种情况下,不管是使用torch.jit.script还是torch.jit.trace都不能trace出正确的TorchScript来。 2.model的输入输出应该是Union[Tensor, Tuple[T...
TorchScript 是 PyTorch 提供的模型序列化以及部署方案,可以弥补 PyTorch 难于部署的缺点,也可以轻松实现图优化或后端对接。TorchScript 支持通过trace来记录数据流的生成方式;也支持解析 AST 直接生成图的script方式。 今天我们将介绍 TorchScript 通过trace来记录数据流的生成方式,同时还将分享使用该机制实现的 ONNX 导...
Jit trace 在python侧的接口为 torch.jit.trace,输入的参数会经过层层传递,最终会进入torch/jit/frontend/trace.cpp 中的 trace 函数中。这个函数是 Jit trace 的核心,大致执行了下面几个步骤: 1)创建新的 TracingState 对象,该对象会维护 trace 的 Graph 以及一些必要的环境参数。 2)根据 trace 时的模型输入参...
torch.jit.script 和torch.jit.trace 是PyTorch 中用于将模型转换为脚本或跟踪模型执行的工具。 它们是 PyTorch 的即时编译(Just-in-Time Compilation)模块的一部分,用于提高模型的执行效率并支持模型的部署。 torch.jit.script torch.jit.script 是将模型转换为脚本的函数。 它接受一个 PyTorch 模型作为输入,并将其...
Torchscript 提供了 torch.jit.trace 和 torch.jit.script 将 pytorch 代码从 eager 模式转换为 script 模型。从文档中,我可以理解 torch.jit.trace 无法处理 python 中存在的控制流和其他数据结构。因此,开发了 torch.jit.script 来克服 torch.jit.trace 中的问题。
如多态性）的代码不受torch.jit.script使用的编译器支持，因此对于这种情况，你需要使用torch.jit.trace...
torch.jit.trace与torch.jit.script,torch.jit.trace与torch.jit.script是将PyTorcheagermodel转为scriptmodel的API,可显著提高推理的性能
TorchScript 的两种方式 Torch.jit.trace 适用于: 计算图是 固定 的,没有 if 语句、循环等动态控制流。 方法: 直接传入一个输入样本,TorchScript 记录运算流程,并生成静态计算图。 示例: # 创建模型并进行 tracemodel=SimpleModel()example_input=torch.randn(1,3,640,640)traced_model=torch.jit.trace(model...
1. 如果代码中有`if`条件控制,尽量避免使用`torch.jit.trace`来转换代码,因为它不能处理变化条件,如果非要用`trace`的话,可以把`if`条件控制改成别的形式,比如: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 deff(x):ifx>0:returnFalseelse:returnTrue ...