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...
构图的实现主要体现在这里,trace状态下调用了特殊的用于trace的op实现,trace op是模板生成的用于构图的op: // relu op在trace下的实现 Tensor relu(const Tensor & self) { #if !defined(PYTORCH_DISABLE_TRACING) torch::jit::Node* node = nullptr; std::shared_ptr<jit::tracer::TracingState> tracer_sta...
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 ...
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...
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。
Torchscript 提供了 torch.jit.trace 和 torch.jit.script 将 pytorch 代码从 eager 模式转换为 script 模型。从文档中,我可以理解 torch.jit.trace 无法处理 python 中存在的控制流和其他数据结构。因此,开发了 torch.jit.script 来克服 torch.jit.trace 中的问题。
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...
在PyTorch中,torch.jit.trace是一个非常有用的工具,它可以将PyTorch模型转换为TorchScript,这是一种PyTorch模型的中间表示(IR),旨在提高模型的性能和可移植性。使用torch.jit.trace,你可以追踪一个模型在给定输入上的执行过程,并将这个执行过程保存为一个TorchScript模型,以便后续加载和使用。
我在rv1126上部署超分模型,模型后面有一个pixelshuffle算子,用pytorch训练的pth模型直接转为rknn后,可以顺利进行量化,此时在netron中可以看到pixelshuffle变为了depth2space,但是通过rknn的耗时分析,发现depth2space特别耗时; 然后我发现当我用torch.jit.trace将pth模型转为pt模型后,再转为rknn模型并进行量化时,depth2sp...
jit.trace(model, (input1, input2)) File "D:\Software\Python36\lib\site-packages\torch\jit\...