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,则可以跳过这一步。 使用许多 pass 对 1 中生成的模型进行变换,其中对 ONNX 导出最重要的一个 pass 就是ToONNX,这个 ...
要写出一个漂亮的TorchScript代码,需要遵循一系列的最佳实践,这些实践不仅能让你的代码更加清晰和高效,还能确保你的模型能够无缝地转换成TorchScript格式,从而受益于JIT编译器带来的性能提升。 什么是TorchScript:理解TorchScript的基本概念 TorchScript是PyTorch模型(nn.Module的子类)的中间表示,可以在高性能环境(例如C ++...
Torchscript使用分为两个部分分别是script跟trace,其中trace是跟踪执行步骤,记录模型调用推理时执行的每个步骤,代码演示如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classMyCell(torch.nn.Module):def__init__(self):super(MyCell,self).__init__()self.linear=torch.nn.Linear(4,4)defforward(...
'scriptmodule.torchscript')# This line is equivalent to the previousm.save("scriptmodule.torchscript")# Save to io.BytesIO bufferbuffer=io.BytesIO()torch.jit.save(m,buffer)# Save with extra filesextra_files={'foo.txt':b'bar'}
没错,就是代码!TorchScript 的 IR 是可以还原成 python 代码的,如果你生成了一个 TorchScript 模型并且想知道它的内容对不对,那么可以通过这样的方式来做一些简单的检查。 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...
在使用TorchScript进行模型推理之前,首先需要将PyTorch模型转换为TorchScript模型。这一过程可以通过使用torch.jit模块中的装饰器来实现。使用@torch.jit.script装饰器可以将普通的PyTorch函数转换为TorchScript函数。使用@torch.jit.script_method装饰器可以将类方法转换为TorchScript方法。当装饰器应用于函数或方法时,PyTorch...
Torchscript使用分为两个部分分别是script跟trace,其中trace是跟踪执行步骤,记录模型调用推理时执行的每个步骤,代码演示如下: 登录后复制classMyCell(torch.nn.Module):def__init__(self):super(MyCell,self).__init__()self.linear = torch.nn.Linear(4,4)defforward(self, x, h): ...
torchscript 是一个基于 Python 的科学计算包,它是 PyTorch 的一个子项目。torchscript 提供了一个灵活且高效的方式来描述、优化和部署 PyTorch 模型。通过 torchscript,用户可以方便地将 PyTorch 模型转换为高效的 C++ 代码,从而提高模型的推理速度。 3.torchscript 的推理代码的编写方法 在使用 torchscript 编写推理...
1. 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,则可以跳过这一步。 2. 使用许多 pass 对 1 中生成的模型进行变换,其中对 ONNX 导出最重要的一个 pass 就是ToONNX,这个 pass 会进行一个映射,将 TorchScript 中 prim、aten 空间下的算子映射到onnx空间下的算子。
import torch @torch.jit.script def foo(x, y): if x.max() > y.max(): r = x else: r = y return r print(type(foo)) # torch.jit.ScriptFuncion # See the compiled graph as Python code print(foo.code) 脚本化一个nn.Module:默认地编译其forward方法,并递归地编译其子模块以及被forward...