PyTorch在CentOS上的模型部署有哪些方法

在centos系统上部署pytorch模型有多种途径，本文将介绍几种常见方法：

利用TorchScript进行部署

TorchScript是pytorch的一种序列化模型格式，能够在无需Python解释器的情况下运行模型。部署步骤如下：

1. 模型转换:

   • 追踪(Tracing): 通过追踪模型执行路径生成TorchScript模块。此方法适用于无控制流的模型。示例代码如下：

     import torch import torchvision  model = torchvision.models.resnet18() example = torch.rand(1, 3, 224, 224) traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)

   • 脚本化(Scripting): 使用Torch脚本编写模型，并用torch.jit.script编译模块。示例代码如下：

     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  my_module = MyModule(10, 20) sm = torch.jit.script(my_module)

利用ONNX进行部署

ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一种开放的深度学习模型表示格式。PyTorch支持将模型转换为ONNX格式，并在多种平台上部署。

1. 转换为ONNX:

   import torch import torchvision.models as models  model = models.resnet18(pretrained=True) example = torch.rand(1, 3, 224, 224) torch.onnx.export(model, example, "resnet18.onnx", verbose=True)

2. 使用ONNX Runtime进行推理:

   import onnx import onnxruntime as ort  # 加载ONNX模型 model = onnx.load("resnet18.onnx") ort_session = ort.InferenceSession("resnet18.onnx")  # 进行推理 inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: example.numpy()} outputs = ort_session.run(None, inputs)

利用c++进行部署

PyTorch提供C++ API，可以将模型编译为TorchScript并在C++中加载和运行。

1. 保存TorchScript模型:

   import torch import torchvision.models as models  model = models.resnet18(pretrained=True) example = torch.rand(1, 3, 224, 224) traced_script_module = torch.jit.trace(model, example) traced_script_module.save("resnet18.pt")

2. 在C++中加载TorchScript模型:

   #include <torch/script.h>  int main(int argc, const char* argv[]) {     torch::jit::script::Module module;     try {         module = torch::jit::load("resnet18.pt");     }     catch (const c10::Error& e) {         std::cerr << "error loading the modeln";         return -1;     }     // ...后续推理代码...     return 0; }

利用docker进行部署

Docker可以简化部署流程，将模型和环境打包在一起。

1. 创建Dockerfile:

   FROM pytorch/pytorch:latest COPY . /app WORKDIR /app RUN pip install -r requirements.txt CMD ["Python", "app.py"]

2. 构建Docker镜像:

   docker build -t pytorch-resnet18 .

3. 运行Docker容器:

   docker run -p 5000:5000 pytorch-resnet18

选择哪种方法取决于您的具体需求和环境。 请根据您的实际情况选择最合适的方法。