117笔记问答在CentOS上部署PyTorch模型可以通过多种方法实现，以下是一些常见的方法和步骤：
使用TorchScript进行部署
TorchScript是PyTorch的一种序列化格式，可以在C++中加载和执行。以下是使用TorchScript进行部署的基本步骤：
- 模型转换：
- Tracing：适用于没有控制流的模型，通过记录推理路径生成
torch.jit.scriptmodule。import torch import torchvision model = torchvision.models.resnet18() example = torch.rand(1, 3, 224, 224) traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)
- Scripting：适用于有控制流的模型，直接在Torch脚本中编写模型并编译。
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)
- 保存序列化模型：
sm.save("model.pt")
- 在C++中加载序列化的PyTorch模型：
#include
int main(int argc, const char* argv[]) {
torch::jit::script::Module module;
try {
// Deserialize the ScriptModule from a file using torch::jit::load().
module = torch::jit::load("model.pt");
}
catch (const c10::Error& e) {
std::cerr << "error loading the model\n";
return -1;
}
// Execute the model
at::Tensor input = torch::rand({1, 3, 224, 224});
at::Tensor output = module.forward({input}).toTensor();
std::cout << output << "\n";
return 0;
}
使用ONNX进行部署
ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放格式，用于表示深度学习模型。可以将PyTorch模型转换为ONNX格式，然后在CentOS上使用ONNX Runtime进行部署。
- 将PyTorch模型转换为ONNX格式：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.onnx import export
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))
x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)
x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
def num_flat_features(self, x):
size = x.size()[1:] # all dimensions except the batch dimension
num_features = 1
for s in size:
num_features *= s
return num_features
model = MyModel()
example_input = torch.rand(1, 1, 28, 28)
torch.onnx.export(model, example_input, "model.onnx", verbose=True)
- 安装ONNX Runtime：
conda install onnx onnxruntime
- 在C++中使用ONNX Runtime加载和运行模型：
#include
int main(int argc, const char* argv[]) {
Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");
Ort::SessionOptions session_options;
session_options.SetIntraOpNumThreads(1);
session_options.SetInterOpNumThreads(1);
Ort::Session session(env, "model.onnx", session_options);
std::vector input_data = https://www.yisu.com/ask/{/* input data */};"hljs">float> output_data(10);
Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor(input_data.data(), input_data.size(), input_data.size() * sizeof(float), input_data.data());
Ort::Value output_tensor = Ort::Value::CreateTensor(output_data.data(), output_data.size(), output_data.size() * sizeof(float), output_data.data());
std::vector input_names = {"input"};
std::vector output_names = {"output"};
session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_names.data(), &input_tensor, input_names.size(), output_names.data(), output_names.size(), &output_tensor, output_names.size());
return 0;
}
使用TorchServe进行部署
TorchServe是PyTorch的一个轻量级推理服务器，可以用于部署和推理PyTorch模型。
- 安装TorchServe：
git clone https://github.com/pytorch/serve.git cd serve mkdir build && cd build cmake .. make -j$(nproc) sudo make install
- 准备模型和配置文件：
创建一个配置文件
model-store.cfg：
[default] model_name=my_model model_base_path=/path/to/model model_file_name=model.pt num_threads=4 batch_size=1 protocol=onnx
- 启动TorchServe：
torch-serve --model-store=model-store.cfg
- 使用TorchServe进行推理：
torch-client --model-name my_model --input-data "[[0.1, 0.2, ..., 0.9]]"
以上方法可以根据具体需求选择使用。如果需要更详细的步骤和配置，请参考官方文档和相关教程。