trace script

trace script是将一个函数或模型转换为TorchScript脚本的过程。在这个过程中，可以使用跟踪函数和脚本函数相互调用，以满足模型的特定需求。跟踪函数是通过torch.jit.trace()函数将Python函数转换为TorchScript函数，而脚本函数是使用@torch.jit.script装饰器将Python函数转换为TorchScript函数。跟踪函数可以调用脚本函数，而脚本函数内部的控制流会被正确保留。转换为TorchScript脚本后，可以在C++中加载和运行该脚本。\[1\]\[2\]

例如，可以使用torch.jit.trace()函数将一个Python函数转换为TorchScript函数，并使用@torch.jit.script装饰器将另一个Python函数转换为TorchScript函数。然后，可以在脚本函数中调用跟踪函数，以实现特定的控制流。最后，可以将转换后的TorchScript模型保存为.pt文件，以便在C++中加载和运行。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pytorch模型转onnx模型trace方式和script方式](https://blog.csdn.net/juluwangriyue/article/details/121619004)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [[PyTorch] jit.script 与 jit.trace](https://blog.csdn.net/weixin_43742643/article/details/116854265)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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