torch.onnx.export函数可以帮助我们把 PyTorch 模型转换成 ONNX 模型,这个函数会使用 trace 的方式记录 PyTorch 的推理过程。聪明的同学可能已经想到了,没错,ONNX 的导出,使用的正是 TorchScript 的 trace 工具。具体步骤如下: 使用trace 的方式先生成一个 TorchScipt 模型,如果你转换的本身就是 TorchScript 模型...
input_tensor = input_tensor.half()#print(input_tensor.shape)input_batch = input_tensor.unsqueeze(0)#增加一个batch通道,torch.Size([1, 3, 224, 224])#print(input_batch.shape)iftorch.cuda.is_available(): input_batch = input_batch.to('cuda') model.to('cuda')withtorch.no_grad(): outpu...
# 模型保存 # @model:PyTorch网络模型实例化对象 # @dummpy_input: PyTorch模型的输入Tensor # @model_name:PyTorch模型名称 script_model = torch.jit.trace(model, dummpy_input) torch.jit.save(script_model, "{}.pth".format(model_name)) # 模型加载 # @model_name:PyTorch模型名称 script_model...
刚才的例子中我们使用 trace 的方法生成 IR。除了 trace 之外,PyTorch 还提供了另一种生成 TorchScript 模型的方法:script。这种方式会直接解析网络定义的 python 代码,生成抽象语法树 AST,因此这种方法可以解决一些 trace 无法解决的问题,比如对 branch/loop 等数据流控制语句的建图。script 方式的建图有很多有趣的...
zeros(opt.batch_size, 3, *opt.img_size).to(device) ts = torch.jit.trace(model, img, strict=False) ts.save(f) 成功导出torchscript格式后,可用Netro打开,即可验证是否成功 image-20231117175744016 yolov5输出return x if self.training else torch.cat(z, 1)推理输出和训练不同 代码语言:javascript...
X = X.astype(np.float32) /255X_train = X[:N_BATCH * N_BATCH_NUM] X_test = X[N_BATCH * N_BATCH_NUM:] Y_train = Y[:N_BATCH * N_BATCH_NUM] Y_test = Y[N_BATCH * N_BATCH_NUM:] X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0],1,28,28) ...
而要把普通 PyTorch 模型转一个这样的 TorchScript 模型,有跟踪(trace)和记录(script)两种导出计算图的方法。如果给torch.onnx.export传入了一个普通 PyTorch 模型(torch.nn.Module),那么这个模型会默认使用跟踪的方法导出。这一过程如下图所示: 通过学习记录一的知识可知:...
将Pytorch模型保存为 TorchScript 格式有两种模式:trace 模式和 script 模式。 trace 模式 trace 模式顾名思义就是跟踪模型的执行,然后记录执行过程中的路径。在使用 trace 模式时,需要构造一个符合要求的输入,然后使用 TorchScript tracer 运行一遍,记录整个运行过程。在 trace 模式中运行时,每执行一个算子,就会往当...
将变长的语言数据集样本打包成固定shape的batch,减少padding的0值占比和batch data的动态性,提高训练效率。 pin memory 在dataloader定义时增加pin_memory参数,并适量增加num_workers。 计算优化 Kernel Fusion优化 支持以下几种优化方式: FusedLayerNorm # LayerNorm的等价替换kernelfromtorchacc.runtimeimporthooks# add...
batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 定义了一组来自 TorchMetrics 的标准指标,以及一个控制标志,用于启用或禁用指标计算。