PyTorch模型_trace实战：深入理解与应用

最新推荐文章于 2025-07-15 00:21:57 发布
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pytorch使用trace模型
juluwangriyue的博客
11-30 3085
pytorch使用trace模型1、使用trace生成torchscript模型2、使用trace的模型预测 1、使用trace生成torchscript模型 def save_trace(model, input, save_path): traced_script_model = torch.jit.trace(model, input) traced_script_model.save(save_path) 2、使用trace的模型预测 # -*- coding : UTF-8 -*
pytorch模型转onnx模型trace方式和script方式
juluwangriyue的博客
11-29 2333
pytorch模型转onnx模型trace方式和script方式1、pytorch模型转onnx模型trace方式2、pytorch模型转onnx模型scrip方式 1、pytorch模型转onnx模型trace方式 参考：TORCH.ONNX 2、pytorch模型转onnx模型scrip方式 参考：TORCHSCRIPT ...
Pytorch之TorchScript和trace保存网路的区别
神兽乌鸦
02-03 664
Pytorch之TorchScript和trace保存网路的区别
TRACE项目视频理解模型部署指南
gitblog_07031的博客
06-27 304
TRACE项目视频理解模型部署指南 在视频理解领域，TRACE项目提供了一个强大的视频密集描述生成框架。该项目基于VideoLLaMA2架构，能够对视频内容进行细粒度的语义分析并生成详细描述。本文将详细介绍如何正确部署和使用该项目的视频理解模型。 模型架构概述 TRACE项目采用了改进的VideoLLaMA2架构，具体实现为videollama2_vllava/sft_v3_128_v4_sep_...
pytorch script traced model 以及 模型保存 详解
weixin_38649779的博客
10-20 1902
（由于 torch.jit.trace 方法只跟踪了给定输入张量的执行路径，因此在使用转换后的模块对象进行推理时，输入张量的维度和数据类型必须与跟踪时使用的相同。torch.jit.save 用于保存使用 torch.jit.script 或 torch.jit.trace 转换后的模块对象。torch.jit.load 用于加载使用 torch.jit.script 或 torch.jit.trace 转换后的模块对象。
大模型LLM-Prompt-TRACE
晓的博客
01-04 563
"TRACE"框架是一种用于指导人工智能或语言模型以更有效的方式响应特定任务或问题的提示词结构。：确定需要解决的问题或达成的目标。：定义AI在任务中应扮演的角色或身份。：指定AI需要采取的具体行动或步骤。：提供任务相关的背景信息，帮助AI更好地理解情境。：要求AI提供详细的解释或阐述。
Pytorch之torch.trace()语法、参数和实际应用案例
王国平的博客
07-15 804
`torch.renorm` 用于对输入张量的指定维度进行范数重新规范化。它可以确保张量在特定维度上的元素满足指定的范数约束，常用于控制梯度爆炸或特征尺度不一致问题。
使用torch.jit.trace另存模型为TorchScript格式出现的问题
weixin_46986751的博客
06-04 945
②检查模型导入时的设置，有些模型训练和测试调用的forward函数不同，导入模型时只需将相关参数设置成训练即可，以ssd.pytorch为例。像上述ssd返回的就是一个list，可以改成return output[0]，返回第一个值即可解决。，可以将后处理过程单独定义一个函数，模型推理完再调用该函数进行后处理；①将后处理过程（Detect、NMS等，具体看报错的是哪个函数）从。解决方式：检查模型forward函数的返回值是否为Tensor。字面解释：无法导出“Detect”函数，需要将其移除。
PyTorch视觉项目实战：从数据加载到模型部署
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优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
06-04 4万+
PyTorch视觉项目实战：从数据加载到模型部署 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，随着深度学习在计算机视觉领域的飞速发展，PyTorch 凭借其简洁的代码风格、动态计算图特性以及强大的社区支持，成为众多开发者和研究人员的首选框架。从数据加载、模型构建与训练，到最终的模型部署，PyTorch 提供了一套完整且灵活的解决方案。本文将通过实际项目案例，详细阐述基于 PyTorch 的视觉项目全流程，结合丰富的代码示例和概念解析，帮助读者掌握从项目起步到落地的关键技术。
【AI】PyTorch实战（四）：使用C++调用PyTorch模型
郭老二
10-24 4073
PyTorch是由python语言实现，想要使用C++调用PyTorch模型，需要先将PyTorch模型的结构和参数保存成一种和具体编程语言无关的格式，然后使用C++来解析这种格式即可。TorchScript程序就是使用python语言，将PyTorch模型的结构和参数保存下来，这一操作称为序列化。PyTorch提供C++接口库——libTorch，该库用于加载已经序列化的PyTorch模型，这一操作称为反序列化。
如何将pytorch模型部署到安卓
2401_84123056的博客
04-06 1597
这个模型在安卓对应的包：jcenter()注:pytorch_android_lite版本和转化模型用的版本要一致，不一致就会报各种错误。目前用这种方法有点问题，我采用的另一种方法。
使用PyTorch导出JIT模型：C++ API与libtorch实战
lazycatlove的博客
07-26 668
这种方式的问题在于对于有分支判断的模型不能很好的应对，因为一个输入不能覆盖到所有的分支。首先我们进行第一步，用 Python API 来导出模型，由于本文的重点是在后面的部署阶段，因此，模型的训练就不进行了，直接对 torchvision 中自带的 ResNet50 进行导出。我们先准备一张小猫的图像，并用 PyTorch ResNet50 模型正常跑一下，一会儿与我们 C++ 模型运行的结果对比来验证 C++ 模型是否被正确的部署。，可以看到，结果为 tiger cat，模型预测正确。
PyTorch深度学习优化实战：从理论到实践的现代化技能指南
nmdbbzcl的博客
07-06 134
现代PyTorch开发已经远远超越了简单的模型构建和训练，它要求开发者具备系统性的优化思维和深度的技术理解。从编译器优化到注意力机制革新，从内存管理到分布式训练，每一个环节都蕴含着巨大的性能提升潜力。掌握这些优化技能的关键在于理解底层原理与实践应用的结合。编译器技术使得高级算法描述能够自动转化为高性能实现，FlexAttention为注意力机制的创新提供了前所未有的灵活性，而现代化的分布式训练策略则让大规模模型训练变得更加可行和高效。
[PyTorch] jit.script 与 jit.trace
weixin_43742643的博客
05-15 6153
pytorch 导出模型有两种方式，一种是 torch.jit.script，一种是 torch.jit.trace jit.script 如果网络中用到了 索引，if 条件判断等，很有可能会失败。 注意事项 1. 使用索引寻找模块 如果神经网络中使用了索引 self.ppms[k] for k in range(len(self.ppms)): xls.append(F.interpolate(self.ppms[k](xs_1), xs_1.size()[2:], mode='bilinear'
python中tracer(true),torchtracer：一个管理 PyTorch AI 实验项目的工具
weixin_26831583的博客
03-25 616
项目地址开发 torchtracer 的初衷在使用 pytorch 框架进行机器学习(尤其是深度学习)实验时，经常需要考虑如何保存以下实验数据：模型的 checkpoints每次训练的 hyper-parameters训练过程中的各种变化参数及其图像(loss, accuracy, learning-rate 等)除此之外，Keras 之类的其他框架在 fit 时会有一个表示训练进度的进度条，而 ...
[Pytorch 源码阅读] ——torch.trace.jit 接口 C++ 源码阅读
Chris_zhangrx的博客
08-23 4152
文章目录前言torch::jit::TypeClassTypec10::ivalue::Objecttorch::jit::Objecttorch::jit::Module转化过程总结 前言 本文主要是从 torch.jit.trace 接口，打开 Pytorch JIT 的大门，介绍在正常 nn.module 经过 Trace 之后形成 scriptModule 的过程和涉及到的 C++ 类，因为涉及到的内容蛮多的，所以这里就从源码的角度介绍了一些相对比较重要，或者是可以帮助我们理解的类。 在开始学习之前
torchvision功能简介
Ango_的专栏
04-18 1531
介绍 Torchvision是torch的一部分，主要提供一些torch的辅助功能，主要分为六部分内容： torchvision.datasets torchvision.io torchvision.models torchvision.ops torchvision.transforms torchvision.utils torchvision.datasets 包含比较常用的一些数据集的下载和加载功能，例如 MINST、COCO、VOC 等数据集。 完整列表可查看 https://
PyTorch 笔记（09）— Tensor 线性代数计算（torch.trace、torch.diag、torch.mm、torch.dot、torch.inverse逆矩阵、转置）
wohu1104的专栏
07-26 1万+
1. 常用函数 常用线性表函数如下表所示：
Pytorch trace 模型时区分GPU 和CPU
fengshengwei3的专栏
04-19 689
转换成torchscript 的时候，需要考虑部署的平台是GPU 还是CPU ,如果是CPU ，则需要转换成CPU 格式的，否则会报错。
pytorch_java_api
最新发布
07-15
PyTorch 主要以 Python 作为其核心开发语言，并且官方提供的大部分文档和社区资源都集中于 Python 接口。然而，PyTorch 确实提供了 Java 的绑定接口，称为 **PyTorch Java API** 或 **TorchScript Java API**，主要用于在 Java 应用程序中加载和执行通过 PyTorch 训练好的模型。 ### 使用 PyTorch Java API 的基本流程 1. **模型导出** 在 Python 中训练完成的模型需要被转换为 TorchScript 格式（`.pt` 或 `.torchscript`），这是 PyTorch 提供的一种序列化和优化格式，便于部署到非 Python 环境中使用。可以通过 `torch.jit.script()` 或 `torch.jit.trace()` 方法将模型转换为 TorchScript 格式[^3]。 ```python import torch import torchvision # 加载预训练模型 model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) model.eval() # 创建示例输入并进行 trace example_input = torch.rand(1, 3, 224, 224) traced_script_module = torch.jit.trace(model, example_input) # 保存模型 traced_script_module.save("resnet18.pt") ``` 2. **Java 环境配置与依赖引入** 要在 Java 项目中使用 PyTorch 的 Java API，需引入 [PyTorch 的 Java 绑定库](https://pytorch.org/docs/stable/javadoc/index.html)，通常通过 Maven 或手动添加 JAR 包的方式实现。此外，还需要确保系统中有合适的本地库支持（如 LibTorch）。 3. **加载模型与推理执行** 使用 `TorchScriptModule` 类来加载 `.pt` 模型文件，并通过 `forward` 方法执行推理。以下是一个简单的 Java 示例： ```java import org.pytorch.*; import org.pytorch.tensor.Tensor; public class PyTorchJavaExample { public static void main(String[] args) { // 加载模型 Module module = Module.load("resnet18.pt"); // 构建输入张量 float[] inputData = new float[3 * 224 * 224]; // 假设是随机输入 Tensor inputTensor = Tensor.fromBlob(inputData, new long[]{1, 3, 224, 224}); // 执行推理 Tensor outputTensor = module.forward(IValue.from(inputTensor)).toTensor(); // 获取输出结果 float[] outputData = outputTensor.getDataAsFloatArray(); System.out.println("输出维度: " + Arrays.toString(outputTensor.shape())); } } ``` 4. **设备管理与性能优化** PyTorch Java API 同样支持 CPU 和 GPU 运行时切换。但需要注意的是，Java 接口中对 CUDA 设备的支持不如 Python 那样灵活，开发者可能需要手动检查 GPU 可用性并指定设备类型[^4]。 ```java if (Device.isCudaAvailable()) { module.toDevice(Device.CUDA); } else { module.toDevice(Device.CPU); } ``` 5. **文档与学习资源** - 官方文档：[PyTorch Java Javadoc](https://pytorch.org/docs/stable/javadoc/index.html) 是最权威的参考资料。 - GitHub 项目：可参考 [pytorch/java-demo](https://github.com/pytorch/java-demo) 获取更多实际工程示例。 - 社区讨论：StackOverflow、Reddit 的 r/pytorch 和 Github Issues 页面也包含不少关于 Java API 的实战经验分享[^1]。 ---
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