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...
tracer::trace(trace_inputs, [&func](Stack inputs) -> Stack { // 这里传入的是一个lambda py::tuple py_inputs(num_func_inputs); for (size_t i = 0; i < num_func_inputs; ++i) { py_inputs[i] = py::cast(inputs[i]); } auto out = func(*py_inputs); // 这里借助pybind1...
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...
trace只支持Union[Tensor,Tuple[Tensor], Dict[str, Tensor]]类型adapter=TracingAdapter(model,inputs)# 使用Adapter,将modelinputs包装为trace支持的类型traced=torch.jit.trace(adapter,adapter.flattened_inputs)# 现在以trace成功# Traced model的输出只能是tuple tensors类型:flattened_outputs=traced(*adapter.flatt...
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。
现在可以使用 JIT 的 trace 功能来得到 PyTorch 模型针对某一输入的正向逻辑,通过正向逻辑可以得到模型大致的结构。(但如果在forward方法中有很多条件控制语句,这依然不是一个好的方法) 3.TorchScript Module 的两种生成方式 1.编码(Scripting) 可以直接使用 TorchScript Language 来定义一个 PyTorch JIT Module,然后...
现在可以使用 JIT 的 trace 功能来得到 PyTorch 模型针对某一输入的正向逻辑,通过正向逻辑可以得到模型大致的结构,但如果在 forward 方法中有很多条件控制语句,这依然不是一个好的方法,所以 PyTorch JIT 还提供了Scripting 的方式,这两种方式在下文中将详细介绍。
torch.jit.script 与 torch.jit.trace 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。
🐛 Bug torch.jit.trace fails for the following, when check_trace is set to True. Problem goes away when check_trace is set to False. import torch.nn as nn class UnaryWrapper(nn.Module): def __init__(self, operation): super(UnaryWrapper, s...