如何将pth模型进行Cython封装

将 PyTorch 模型进行 Cython 封装的一般流程如下：

1. 使用 PyTorch 将模型保存为 `.pth` 文件。

2. 创建一个 Python 包，用于存放 Cython 代码和封装后的模型。

3. 创建一个 `.pyx` 文件，并编写 Cython 代码，用于将 `.pth` 文件加载为 PyTorch 模型，并提供 Python 接口。

4. 编写 `setup.py` 文件，用于编译 `.pyx` 文件为 Python 模块。

5. 在 Python 中导入编译后的模块，并调用模型。

具体步骤如下：

1. 使用 PyTorch 将模型保存为 `.pth` 文件。例如：

import torch

model = ...  # 创建 PyTorch 模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

2. 创建一个 Python 包，用于存放 Cython 代码和封装后的模型。例如：

my_package/
├── __init__.py
├── model.pyx
├── setup.py
└── model.pth

3. 在 `model.pyx` 文件中编写 Cython 代码，用于将 `.pth` 文件加载为 PyTorch 模型，并提供 Python 接口。例如：

# model.pyx

cdef class MyModel:
    cdef torch.nn.Module model

    def __init__(self, str model_path):
        self.model = torch.nn.Module()
        self.model.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu')))

    def forward(self, tensor input):
        return self.model(input)

4. 编写 `setup.py` 文件，用于编译 `.pyx` 文件为 Python 模块。例如：

from distutils.core import setup
from distutils.extension import Extension
from Cython.Build import cythonize
import numpy

extensions = [
    Extension('my_package.model', ['my_package/model.pyx'], include_dirs=[numpy.get_include()]),
]

setup(
    name='my_package',
    ext_modules=cythonize(extensions),
)

5. 在 Python 中导入编译后的模块，并调用模型。例如：

from my_package.model import MyModel
import torch

model_path = 'my_package/model.pth'
model = MyModel(model_path)

input_tensor = torch.rand(1, 3, 224, 224)
output_tensor = model.forward(input_tensor)