我要评论在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：
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模型转换:
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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 torch import torchvision model = torchvision.models.resnet18() example = torch.rand(1, 3, 224, 224) traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)
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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 torch class 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 output my_module = mymodule(10, 20) sm = torch.jit.script(my_module)登录后复制
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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。
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转换为onnx:
import torch import torchvision.models as models model = models.resnet18(pretrained=true) example = torch.rand(1, 3, 224, 224) torch.onnx.export(model, example, "resnet18.onnx", verbose=true)
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使用onnx runtime进行推理:
import onnx import 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)登录后复制
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 torch import torchvision.models as models model = 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")登录后复制 -
在c++中加载torchscript模型:
#include <torch/script.h> 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 model\n"; return -1; } // ...后续推理代码... return 0; }登录后复制
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。
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创建dockerfile:
from pytorch/pytorch:latest copy . /app workdir /app run pip install -r requirements.txt cmd ["python", "app.py"]
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构建docker镜像:
docker build -t pytorch-resnet18 .
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运行docker容器:
docker run -p 5000:5000 pytorch-resnet18
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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，更多请关注代码网其它相关文章！
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