今天就跟大家聊聊有关怎么在C++中加载TorchScript模型，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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步骤1：将PyTorch模型转换为Torch脚本
PyTorch模型从Python到C ++的旅程由Torch Script启动，Torch Script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。如果您是从使用vanilla“eager” API编写的现有PyTorch模型开始的，则必须首先将模型转换为Torch脚本。在最常见的情况下（如下所述），这只需要花费很少的功夫。如果您已经有了Torch脚本模块，则可以跳到本教程的下一部分。
有两种将PyTorch模型转换为Torch脚本的方法。第一种称为跟踪，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。这适用于有限使用控制流的模型。第二种方法是在模型中添加显式批注，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。
提示：您可以在官方 Torch脚本参考 中找到有关这两种方法的完整文档，以及使用方法的进一步指导。
方法1：通过跟踪转换为Torch脚本
要将PyTorch模型通过跟踪转换为Torch脚本，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：
import torch import torchvision # 你模型的一个实例. model = torchvision.models.resnet18() # 您通常会提供给模型的forward()方法的示例输入。 example = torch.rand(1, 3, 224, 224) # 使用`torch.jit.trace `来通过跟踪生成`torch.jit.ScriptModule` traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)
现在可以对跟踪的 ScriptModule 进行评估，使其与常规PyTorch模块相同：
In[1]: output = traced_script_module(torch.ones(1, 3, 224, 224)) In[2]: output[0, :5] Out[2]: tensor([-0.2698, -0.0381, 0.4023, -0.3010, -0.0448], grad_fn=)
方法2：通过注释转换为Torch脚本
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Torch脚本中编写模型并相应地注释模型。例如，假设您具有以下vanilla Pytorch模型：
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
因为此模块的前向方法使用取决于输入的控制流，所以它不适合跟踪。相反，我们可以将其转换为 ScriptModule 。为了将模块转换为 ScriptModule ，需要使用 torch.jit.script 编译模块，如下所示：
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)
如果您需要在 nn.Module 中排除某些方法，因为它们使用了 TorchScript 尚不支持的Python功能，则可以使用 @torch.jit.ignore 对其进行注释
my_module 是 ScriptModule 的实例，可以序列化。
步骤2：将脚本模块序列化为文件
一旦有了ScriptModule（通过跟踪或注释PyTorch模型），您就可以将其序列化为文件了。稍后，您将可以使用C ++从此文件加载模块并执行它，而无需依赖Python。假设我们要序列化先前在跟踪示例中显示的 ResNet18 模型。要执行此序列化，只需在模块上调用 save 并传递一个文件名即可：
traced_script_module.save("traced_resnet_model.pt")
这将在您的工作目录中生成 traced_resnet_model.pt 文件。如果您还想序列化 my_module ，请调用 my_module.save("my_module_model.pt") 我们现在已经正式离开Python领域，并准备跨入C ++领域。
步骤3：在C ++中加载脚本模块
要在C ++中加载序列化的PyTorch模型，您的应用程序必须依赖于PyTorch C ++ API（也称为LibTorch）。LibTorch发行版包含共享库，头文件和CMake构建配置文件的集合。虽然CMake不是依赖LibTorch的要求，但它是推荐的方法，并且将来会得到很好的支持。 对于本教程，我们将使用CMake和LibTorch构建一个最小的C ++应用程序，该应用程序简单地加载并执行序列化的PyTorch模型。
最小的C ++应用程序
让我们从讨论加载模块的代码开始。以下将已经做：
include// One-stop header. #include #include int main(int argc, const char* argv[]) { if (argc != 2) { std::cerr << "usage: example-app \n"; return -1; } torch::jit::script::Module module; try { // 使用以下命令从文件中反序列化脚本模块: torch::jit::load(). module = torch::jit::load(argv[1]); } catch (const c10::Error& e) { std::cerr << "error loading the model\n"; return -1; } std::cout << "ok\n"; }
标头包含运行示例所需的LibTorch库中的所有相关包含。我们的应用程序接受序列化的PyTorch ScriptModule的文件路径作为其唯一的命令行参数，然后使用 torch::jit::load（） 函数继续对该模块进行反序列化，该函数将此文件路径作为输入。作为返回，我们收到一个 Torch::jit::script::Module 对象。我们将稍后讨论如何执行它。
取决于LibTorch和构建应用程序
假设我们将以上代码存储在名为 example-app.cpp 的文件中。最小的 CMakeLists.txt 可能看起来很简单：
cmake_minimum_required(VERSION 3.0 FATAL_ERROR)
project(custom_ops)
find_package(Torch REQUIRED)
add_executable(example-app example-app.cpp)
target_link_libraries(example-app "${TORCH_LIBRARIES}")
set_property(TARGET example-app PROPERTY CXX_STANDARD 11)建立示例应用程序的最后一件事是LibTorch发行版。您可以随时从PyTorch网站的 下载页面 上获取最新的稳定版本。如果下载并解压缩最新的归档文件，则应收到具有以下目录结构的文件夹：
libtorch/ bin/ include/ lib/ share/
find_package(Torch)
提示;在Windows上，调试和发行版本不兼容ABI。 如果您打算以调试模式构建项目，请尝试使用LibTorch的调试版本。
最后一步是构建应用程序。为此，假定示例目录的布局如下：
example-app/ CMakeLists.txt example-app.cpp
现在，我们可以运行以下命令从 example-app/ 文件夹中构建应用程序：
mkdir build cd build cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=/path/to/libtorch .. make
/path/to/libtorch 应该是解压缩的LibTorch发行版的完整路径。如果一切顺利，它将看起来像这样：
root@4b5a67132e81:/example-app# mkdir build root@4b5a67132e81:/example-app# cd build root@4b5a67132e81:/example-app/build# cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=/path/to/libtorch .. -- The C compiler identification is GNU 5.4.0 -- The CXX compiler identification is GNU 5.4.0 -- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- works -- Detecting C compiler ABI info -- Detecting C compiler ABI info - done -- Detecting C compile features -- Detecting C compile features - done -- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- works -- Detecting CXX compiler ABI info -- Detecting CXX compiler ABI info - done -- Detecting CXX compile features -- Detecting CXX compile features - done -- Looking for pthread.h -- Looking for pthread.h - found -- Looking for pthread_create -- Looking for pthread_create - not found -- Looking for pthread_create in pthreads -- Looking for pthread_create in pthreads - not found -- Looking for pthread_create in pthread -- Looking for pthread_create in pthread - found -- Found Threads: TRUE -- Configuring done -- Generating done -- Build files have been written to: /example-app/build root@4b5a67132e81:/example-app/build# make Scanning dependencies of target example-app [ 50%] Building CXX object CMakeFiles/example-app.dir/example-app.cpp.o [100%] Linking CXX executable example-app [100%] Built target example-app
如果我们提供了我们之前创建的到示例应用程序二进制文件的跟踪ResNet18模型 traced_resnet_model.pt 的路径，则应该以友好的“ ok”作为奖励。 请注意，如果尝试使用 my_module_model.pt 运行此示例，则会收到一条错误消息，提示您输入的形状不兼容。 my_module_model.pt 需要1D而不是4D。
root@4b5a67132e81:/example-app/build# ./example-app/traced_resnet_model.pt ok
步骤4：在C ++中执行脚本模块
成功用C ++加载了序列化的ResNet18之后，我们现在只需执行几行代码即可！让我们将这些行添加到C ++应用程序的 main() 函数中：