在centos系统上部署pytorch模型有多种途径，本文将介绍几种常见方法：
利用TorchScript进行部署
TorchScript是PyTorch的一种序列化模型格式，能够在无需Python解释器的情况下运行模型。部署步骤如下：
模型转换:
追踪(Tracing): 通过追踪模型执行路径生成TorchScript模块。此方法适用于无控制流的模型。示例代码如下：
import torchimport torchvisionmodel = torchvision.models.resnet18()example = torch.rand(1, 3, 224, 224)traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)
脚本化(Scripting): 使用Torch脚本编写模型，并用torch.jit.script编译模块。示例代码如下：
import torchclass MyModule(torch.nn.Module): def __init__(self, n, m): super(MyModule, self).__init__() self.weight = torch.nn.Parameter(torch.rand(n, m)) def forward(self, input): if input.sum() > 0: output = self.weight.mv(input) else: output = self.weight + input return outputmy_module = MyModule(10, 20)sm = torch.jit.script(my_module)
利用ONNX进行部署
ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一种开放的深度学习模型表示格式。PyTorch支持将模型转换为ONNX格式，并在多种平台上部署。
转换为ONNX:
import torchimport torchvision.models as modelsmodel = models.resnet18(pretrained=True)example = torch.rand(1, 3, 224, 224)torch.onnx.export(model, example, "resnet18.onnx", verbose=True)
使用ONNX Runtime进行推理:
import onnximport onnxruntime as ort# 加载ONNX模型model = onnx.load("resnet18.onnx")ort_session = ort.InferenceSession("resnet18.onnx")# 进行推理inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: example.numpy()}outputs = ort_session.run(None, inputs)
利用C++进行部署
PyTorch提供C++ API，可以将模型编译为TorchScript并在C++中加载和运行。
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保存TorchScript模型:
import torchimport torchvision.models as modelsmodel = models.resnet18(pretrained=True)example = torch.rand(1, 3, 224, 224)traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)traced_script_module.save("resnet18.pt")
在C++中加载TorchScript模型:
#include int main(int argc, const char* argv[]) { torch::jit::script::Module module; try { module = torch::jit::load("resnet18.pt"); } catch (const c10::Error& e) { std::cerr << "error loading the modeln"; return -1; } // ...后续推理代码... return 0;}
利用Docker进行部署
Docker可以简化部署流程，将模型和环境打包在一起。
创建Dockerfile:
FROM pytorch/pytorch:latestCOPY . /appWORKDIR /appRUN pip install -r requirements.txtCMD ["python", "app.py"]
构建Docker镜像:
docker build -t pytorch-resnet18 .
运行Docker容器:
docker run -p 5000:5000 pytorch-resnet18
选择哪种方法取决于您的具体需求和环境。 请根据您的实际情况选择最合适的方法。
以上就是PyTorch在CentOS上的模型部署有哪些方法的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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