我们创建了这个模型的一个实例和一个形状为(1, 3)的示例输入张量。然后,我们使用torch.jit.trace通过在示例输入上运行模型来生成模型的TorchScript版本。 Lin Algebra教授:Code博士,基于跟踪的方法似乎非常简单,但正如你所提到的,它有局限性。什么情况会使这种方法不充分? Code Swift博士:当模型的控制流取决于输入数...
❌不支持隐式转换device,比如tensor.to(some_device) ✅解决:需要转gpu的地方显示调用tensor.cuda() 整体来说,TorchScript作为目前新晋并且PyTorch端部署几乎唯一的选择,用户端还是不太成熟,在将希望寄托于强大社区的同时,也希望我们平时在写PyTorch代码的时候,即使没有JIT的需求,也可以更注重一些代码格式,提升整体...
此外，它还提供了许多实用程序来高效地序列化张量和任意类型，以及其他有用的实用程序。它有一个CUDA的...
to('cuda') for file in files: img_path = os.path.join(test_path,file) img0 = cv2.imread(img_path) img = letterbox(img0,new_shape=(640, 640), color=(114, 114, 114), auto=False, scaleFill=False, scaleup=True, stride=32)[0] print(f'[img.shape] {img.shape}') # 640 448...
3904 0.6009 [ CUDAFloatType{2,3} ] CPU 上运行结果: 0.8823 0.9150 0.3829 0.9593 0.3904 0.6009 [ CPUFloatType{2,3} ] 可以看出,CPU的运行结果与GPU运行结果相同,符合预期。 小结 本文主要介绍推理加速格式TorchScript的一些基本概念和简单使用方法。后续会基于resnet18模型进一步评测,敬请期待。
ONNX运行时可以与GPU一起使用,尽管它需要特定版本的CUDA, cuDNN和OS,这使得安装过程在一开始很有挑战性。 实验结果 每种配置都在一个包含1k个不同长度句子的数据集上运行了5次。我们用torch 1.7.1和ONNX 1.6.0测试了2种不同的流行GPU: T4和V100。请记住,结果会随着特定的硬件、包版本和数据集而变化。
这将在CUDA内存中返回新的张量。 #步骤5:获取帮助并探索API 本教程有望使您对PyTorch模型从Python到C 的路径有一个大致的了解。使用本教程中描述的概念,您应该能够从vanilla, “eager” PyTorch模型, 到Python中的已编译ScriptModule,再到磁盘上的序列化文件,以及–结束循环–到可执行脚本: C 中的模块。
device = torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")# 将模型移动到 GPUoptimized_scripted_model.to(device)# 创建 GPU 上的输入数据example_input_gpu = example_input.to(device)# 在 GPU 上执行模型output = optimized_scripted_model(example_input_gpu) ...
cpu 版测试成功,gpu 可能是 libtorch gpu 版本不对,后期 再研究吧 #include<opencv2/opencv.hpp>#include<torch/torch.h>#include<torch/script.h>intmain_succ1() {//定义使用cudabools =torch::cuda::is_available; std::cout<< s <<std::endl; auto device= torch::Device(torch::kCUDA,0);//读...
model_ft_gpu = torchvision.models.resnet18(pretrained=True).cuda() x_ft_gpu = x_ft.cuda() model_ft_gpu.eval() print(f'pytorch gpu: {np.mean([timer(model_ft_gpu,x_ft_gpu) for _ in range(10)])}') # TorchScript cpu version ...