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...
如果torch.jit.script适用于您的代码,那么这就是您所需要的。编译器不支持使用动态行为(例如多态性)的代码torch.jit.script,因此对于类似的情况,您需要使用torch.jit.trace.
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...
EN文章目录 术语 什么时候用torch.jit.trace（结论：首选） 优点 什么时候用torch.jit.script（结论：必...
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...
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...
Script mode通过torch.jit.trace或者torch.jit.script来调用。这两个函数都是将python代码转换为TorchScript的两种不同的方法。 torch.jit.trace将一个特定的输入(通常是一个张量,需要我们提供一个input)传递给一个PyTorch模型,torch.jit.trace会跟踪此input在model中的计算过程,然后将其转换为Torch脚本。这个方法适用...
TorchScript 中定义了许多 pass 来优化 Graph。比如对于常规编译器很常见的 DeadCodeElimination(DCE),CommonSubgraphElimination(CSE)等等;也有一些针对深度学习的融合优化,比如 FuseConvBN 等;还有针对特殊任务的 pass,ONNX 的导出就是其中一类 pass。 JIT Trace ...
PyTorch支持两种模式:eager模式和script模式。eager模式主要用于模型的编写、训练和调试,script模式主要是针对部署的,其包含PytorchJIT和TorchScript(一种在 PyTorch 中执行高效的序列化代码格式)。 script模式使用torch.jit.trace和torch.jit.script创建一个PyTorch eager module的中间表示(intermediate representation, IR),...
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...