在C++ 中加载 TorchScript 模型官方TorchScript文档这里放两个我用于测试的代码,第一个用于只用libtorch库的简单测试,输入为随机的向量。最终在工作目录中生成resnet18.pt文件。 import torch from torchvision.models import resnet18 model =resnet18() example = torch.rand(1, 3, 224, 224) traced_script_mod...
在Torch-Pruning中,我们提供了许多基本层的剪枝函数,首先我们尝试一下剪枝ResNet-18的第一层,即model.conv1. 2.1.1 传统的剪枝 代码1: fromtorchvision.modelsimportresnet18importtorch_pruningastpmodel=resnet18(pretrained=True).eval()tp.prune_conv_out_channels(model.conv1,idxs=[0,1])# 剪枝前两个通...
可以通过下面代码查看torch自带网络的结构 fromtorchvision.modelsimportresnet18#torch自带的网络是1000分类的net=resnet18(pretrained=True)forname,moduleinnet.named_modules():print(name)#也可以直接用print(net) 对model中的nn.Sequential([.,.]),直接用列表索引提取想要的子模块即可 eg:densenet=densenet121(pre...
model = resnet18(weights=ResNet18_Weights.DEFAULT) #冻结网络中的所有参数 for param in model.parameters(): param.requires_grad = False 假设我们想在一个有10个标签的新数据集上微调模型。在resnet中,分类器是最后一个线性层model.fc。 我们可以简单地用一个新的线性层(默认情况下未冻结)替换它,作为我...
model = torchvision.models.resnet18() # An example input you would normally provide to your model's forward() method. example = torch.rand(1, 3, 224, 224) # Use torch.jit.trace to generate a torch.jit.ScriptModule via tracing. ...
# Export to a TfLite model for on-device deploymentedge_model.export('resnet.tflite')) 在底层,ai_edge_torch.convert使用 torch.export 集成了 TorchDynamo——在 PyTorch 2.x 中,这个方法用于将 PyTorch 模型导出为标准化的模型形式,从而在不同环境中运行。我们目前的实现支持超过 70% 的core_aten算子...
model = models.resnet18(pretrained=True) # 冻结模型参数 for param in model.parameters(): param.requires_grad = False # 替换最后一层全连接层 num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(num_ftrs, num_classes) # num_classes为植物类别数 ...
model=resnet18()model.eval()# 通过trace的方法生成IR需要一个输入样例 dummy_input=torch.rand(1,3,224,224)#IR生成withtorch.no_grad():jit_model=torch.jit.trace(model,dummy_input) 到这里就将 PyTorch 的模型转换成了 TorchScript 的 IR。这里我们使用了 trace 模式来生成 IR,所谓 trace 指的是进行...
importtorch,Xresnet18=X(model="resnet18_-1x3x224x224.onnx",# 动态尺度 precision="fp16",max=4,# 动态batch模型的最大batch数目 instance_num=4,# 多个并行计算实例 batching_timeout=5)# 凑batch超时时间 data=torch.from_numpy(data)net_output:torch.Tensor=resnet18(data=data)# 线程安全调用 ...
model_urls={'resnet18':'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth','resnet34':'https://download.pytorch.org/models/resnet34-333f7ec4.pth','resnet50':'https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth','resnet101':'https://download.pytorch.org/models/res...