在C++中加载TorchScript模型的方法

"在C++中加载TorchScript模型的方法" 知识点1： PyTorch 在生产环境中的限制 PyTorch 作为一个主要的机器学习框架，其主要接口是 Python 编程语言。尽管 Python 是合适于许多需要动态性和易于迭代的场景，但是它在生产环境中的限制是明显的。Python 的这些属性恰恰是不利的，特别是在要求生产低延迟和严格部署的环境中。 知识点2： TorchScript 的介绍 TorchScript 是 PyTorch 模型的一种表示形式，可以由 Torch Script 编译器理解，编译和序列化。TorchScript 提供了从现有 Python 模型到可以完全从 C++ 加载和执行的序列化表示形式的路径，而无需依赖 Python。 知识点3： 将 PyTorch 模型转换为 TorchScript 的方法 有两种将 PyTorch 模型转换为 TorchScript 的方法：跟踪和添加显式批注。跟踪是一种机制，其中通过使用示例输入对模型的结构进行一次评估，并记录这些输入在模型中的流量，从而捕获模型的结构。添加显式批注则是在模型中添加批注，以告知 Torch Script 编译器可以根据 Torch Script 语言施加的约束直接解析和编译模型代码。 知识点4： 通过跟踪转换为 TorchScript 要将 PyTorch 模型通过跟踪转换为 TorchScript，必须将模型的实例以及示例输入传递给 torch.jit.trace 函数。这将产生一个 torch.jit.ScriptModule 对象，该对象的模型评估痕迹将嵌入模块的 forward 方法中。 知识点5： 通过注释转换为 TorchScript 在某些情况下，例如，如果模型采用特定形式的控制流，则可能需要直接在 TorchScript 中编写模型并相应地注释模型。例如，使用 torch.jit.script 编译模块，可以将模块转换为 ScriptModule。 知识点6： 在 C++ 中加载 TorchScript 模型 使用 TorchScript，可以在 C++ 中加载和执行模型，而无需依赖 Python。这使得生产环境中的模型部署变得更加灵活和高效。