通过使用TorchScript子类化,我们可以将PythonModule直接包含在我们的TorchScript模块中。 Alex Neural博士:这太棒了,Code博士。另一个引起我注意的高级特性是TorchScript序列化。一个人如何保存和加载TorchScript模型,以及这样做的好处是什么? Code Swift博士:TorchScript模型可以使用save方法保存到文件中,并使用torch.jit.l...
TorchScript 有它自己对于 Graph 以及其中元素的定义,对于第一次接触的人来说可能比较陌生,但是没关系,我们还有另一种可视化方式: print(jit_layer1.code)# def forward(self,# argument_1: Tensor) -> Tensor:# _0 = getattr(self, "1")# _1 = (getattr(self, "0")).forward(argument_1, )# retur...
(x,h))# 无控制流,追踪print(traced_cell)# TestTraceCell(# original_name=TestTraceCell# (linear): Linear(original_name=Linear)# )# 代码的 Python 语法解释print(traced_cell.code)# def forward(self,# x: Tensor,# h: Tensor) -> Tuple[Tensor, Tensor]:# linear = self...
即,对code进行词法分析、语法分析、句法分析,形成AST树(抽象语法树),最后再将AST树线性化。在保存模型时,TorchScript 编译器解析 Python 代码,并构建代码的AST。script 模式在的限制比较小,不仅支持 if-else 等控制流,还支持非 Tensor 操作,如 List、Tuple、Map 等容器操作。script相当于一个嵌入在Python/Pytorch...
script() 的作用是检查一个function或者nn.Module()的源码,并把它编译成torchscript code并返回一个ScriptModule或者ScriptFunctions。 TorchScript本身是python language的一个子集,所以它并不能完全支持python中的所有功能,但是一些模型相关的计算它都是支持的。
但是,这是一个非常低级的表示形式,图中包含的大多数信息对最终用户没有用。相反,我们可以使用.code属性来给出代码的Python语法解释: print(traced_cell.code) 输出结果 import__torch__import__torch__.torch.nn.modules.lineardefforward(self,input: Tensor, ...
torch._C._jit_pass_inline(jit_layer1.graph)print(jit_layer1.code)# defforward(self,# argument_1:Tensor)->Tensor:# _0=getattr(self,"1")# _1=getattr(self,"0")# _2=_1.bn2 # _3=_1.conv2 # _4=_1.bn1 # input=torch._convolution(argument_1,_1.conv1.weight,None,[1,1],[...
Traceback of TorchScript, original code (most recent call last): RuntimeError: Input must be of ints, floats, or bools, got Tensor 上面这个就是它的编译出的torchscript代码报错的地方,编译之后的代码稍微有一点变化,不过还是能看得懂的,对应你自己写的代码找一下在哪个位置,应该很容易能找得到的。
下载代码请回复code,移步github。第二部分-深度学习进阶-pytorch (47/50) 自动连播 10.0万播放 简介 订阅合集 一、循环神经网络 二、现代RNN 三、注意力机制 四、卷积神经网络 五、DL优化算法 六、计算性能 64-计算性能-如何让你的pytorch代码高效(torchscript).mp4 14:42 65-计算性能-异步和...
为此,可以使用.code属性来查看代码的Python语法解释: print(traced_cell.code) 打印结果如下: def forward(self, x: Tensor, h: Tensor) -> Tuple[Tensor, Tensor]: linear = self.linear _0 = torch.tanh(torch.add((linear).forward(x, ), h)) return (_0, _0) 可以看出打印结果和真实代码中...