pytorch 模型加密以及搬至GPU中加速GPU 监控GPU 监测模型健康状态

以下分别介绍 PyTorch 模型加密和将模型搬至 GPU 中的方法：

PyTorch 模型加密

在实际应用场景中，为了保护模型的知识产权和数据安全，可能需要对训练好的 PyTorch 模型进行加密。以下是一种简单的基于对称加密算法（如 AES）对模型进行加密和解密的示例：

1. 安装依赖库

首先需要安装 pycryptodome 库用于加密操作：

pip install pycryptodome

2. 加密模型

import torch
from Crypto.Cipher import AES
from Crypto.Util.Padding import pad
import os

# 定义加密函数
def encrypt_model(model_path, key, output_path):
    # 读取模型文件
    with open(model_path, 'rb') as f:
        model_data = f.read()

    # 初始化 AES 加密器
    cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC)
    # 填充数据以满足 AES 块大小要求
    padded_data = pad(model_data, AES.block_size)
    # 加密数据
    encrypted_data = cipher.encrypt(padded_data)

    # 保存加密后的模型和初始化向量（IV）
    with open(output_path, 'wb') as f:
        f.write(cipher.iv)
        f.write(encrypted_data)

# 示例使用
model_path = 'model.pth'
key = os.urandom(16)  # 生成 16 字节的随机密钥
output_path = 'encrypted_model.bin'
encrypt_model(model_path, key, output_path)

3. 解密模型

from Crypto.Cipher import AES
from Crypto.Util.Padding import unpad

# 定义解密函数
def decrypt_model(encrypted_path, key):
    # 读取加密文件
    with open(encrypted_path, 'rb') as f:
        iv = f.read(16)  # 读取初始化向量
        encrypted_data = f.read()

    # 初始化 AES 解密器
    cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC, iv)
    # 解密数据
    decrypted_data = cipher.decrypt(encrypted_data)
    # 去除填充
    model_data = unpad(decrypted_data, AES.block_size)

    return model_data