在调用 torch.jit.trace 时,我们提供了一个包含这两个示例输入的元组 (example_input1, example_input2)。这样,torch.jit.trace 就能正确地记录这两个输入在模型前向传播过程中的操作。 需要注意的是,torch.jit.trace 主要适用于操作张量(Tensor)及其列表、字典和元组的代码。如果模型中包含依赖于数据的控制流(如...
然后再转rknn吗？我torch.jit.trace保存模型的问题解 ...检查下网络的 def forward，需要两个输入 ...
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: 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。 根据trace 时的模型输入参数,生成 Graph ...
a)(b))# 输出: tensor([0, 1])# 可以看到trace后的model是没问题的,这里使用变量a作为torch.jit.trace的example input,然后将转换后的TorchScript用变量b作为输入,正常情况下,b的shape是2维的,因此返回值是tensor([0,1])是正确的print
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。
要通过跟踪将PyTorch模型转换为Torch脚本,您必须将模型的一个实例和一个示例输入传递给 torch.jit.trace 函数。这将生成一个 torch.jit.ScriptModule 对象,在模块的forward方法中嵌入你的模型评估轨迹: import torch import torchvision # An instance of your model. ...
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。
Trace:输入通过模型发送,所有操作都记录在一个将定义您的torchscript模型的图中。 Script:如果您的模型更复杂并且具有诸如条件语句之类的控制流,脚本将检查模型的源代码并将其编译为TorchScript代码。 请注意,由于模型将被序列化,所以在保存模型之后它将不能修改,因此应该将它置于评估(eval)模式中,并在保存之前将它导出...
### 特性3：支持TorchScript、ExportedProgram多种模式 - TorchScript模式 支持对torch.jit.trace/script导出的TorchScript模型进行编译优化 ```python # load TorchScript module model = torch.jit.load("xxx.pth") # step1:compile compiled_module = mindietorch.compile(model, inputs=inputs_info) # step2...
Proxy 对应上面 Node 多对应操作的抽象的返回结果，所以 Proxy 构造时会输入对应的 Node。create_args_for_root：创建被 trace 的 Module 或者函数的输入；create_arg：创建内部的函数的输入；call_module：遇到一个 nn.Module 时调用 call_module 来触发对应的 node 创建等行为;getattr：当从 nn.Module 上获取...