#在CPU上测试TorchScript性能 traced_model = torch.jit.trace(script_model, [tokens_tensor, segments_tensors]) # 因模型的trace时,已经包含了.eval()的行为,因此不必再去显式调用model.eval() np.mean([timer(traced_model,tokens_tensor,segments_tensors) for _ in range(100)]) #在GPU上测试TorchScr...
importtorchimporttorchvisionastv num_classes=3model=tv.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=False,progress=True,num_classes=num_classes,pretrained_backbone=True)im=torch.zeros(1,3,*(1333,800)).to("cpu")model.load_state_dict(torch.load("D:/gaobao_model.pth"))model=model.to("...
然后我们再用ResNet做一个测试。 importtorchvisionimporttorchfromtimeimportperf_counterimportnumpyasnpdeftimer(f,*args):start=perf_counter()f(*args)return(1000*(perf_counter()-start))# Pytorch cpu versionmodel_ft=torchvision.models.resnet18(pretrained=True)model_ft.eval()x_ft=torch.rand(1,3,22...
通过torch.jit.trace ,将PyTorch模型以及特定输入走过的分支保存成了 TorchScript 的中间表示(Intermediate Representation, IR),之后便可以很方便地在C++端等地方调用,关于调用我们这里便不做赘述。但是需要注意,此时的traced_model内部**只包含了“输入 h 不是None”**的分支,所以保存的图是不全的 另一种更常用的...
本篇中,我们重点看一下TorchScript model与eager model的性能区别。 JIT Trace torch.jit.trace使用eager model和一个dummy input作为输入,tracer会根据提供的model和input记录数据在模型中的流动过程,然后将整个模型转换为TorchScript module。看一个具体的例子: ...
首先参考yolov5模型,导出时候模型分为2个部分,一个用trace跟踪的traced_script_module(不包括最后一层),一个是最后检测层self.model.model[-1] 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 model = TracedModel(model, device, opt.img_size) class TracedModel(nn.Module): def __init__(self, mod...
importtorchimportioimportjsonclassMyModule(torch.nn.Module):def__init__(self,*args,**kwargs)->None:super().__init__(*args,**kwargs)self.stride=32self.names=['a','b','c']defforward(self,im):x=im.shape[0]returnx+10model=MyModule()im=torch.randn(32,3,224,...
torchmodel转script 准备环境前,确认已安装PyTorch1.6以上版本。打开终端输入python进入交互界面,输入importtorch查看是否有报错。安装时遇到cuda版本不匹配的情况,建议去官网下载对应版本的torch包手动安装。 定义模型类必须继承自torch.nn.Module,forward函数内部避免使用动态控制流。遇到过真实案例:某开发者使用for循环处理...
在这个示例中,我们首先定义了一个简单的PyTorch模型`MyModel`,然后定义了一个脚本函数`script_func`,并使用`@torch.jit.script`装饰器将其转换为TorchScript模型。最后,我们传入一个输入数据,在脚本函数中调用了模型,并将结果保存为TorchScript模型`script_model`。 三、导出TorchScript模型的注意点 1.支持的模块和...
model = torchvision.models.resnet18() #通常会提供给模型的forward()方法的示例输入。 example = torch.rand(1, 3, 224, 224) #使用`torch.jit.trace `来通过跟踪生成`torch.jit.ScriptModule` traced_script_module = torch.jit.trace(model, example) ...