python加载torchscript模型

要加载torchscript模型，需要使用`torch.jit.load`函数:

import torch

model_path = "path/to/model.pt"
model = torch.jit.load(model_path)

这将从指定路径加载模型，该模型已存储为torchscript。

接着，您可以像使用任何其他torch模型一样使用这个模型进行推理:

input_data = # your input data
output = model(input_data)

相关问题

加载torchscript模型并在输入和输出添加permute层

加载预训练的 TorchScript 模型时，通常模型是以特定维度（如 NCHW 或 NHWC）设计的。如果需要在输入或输出时改变数据的维度，例如为了适应不同的硬件或API要求，你可以选择在加载模型后，在模型的前向传播路径上添加 `nn.functional.permute` 层。

举个例子，假设你有一个保存为 TorchScript 的模型 `model_traced`，其期望输入为 NCHW 形式，而实际应用需要 NHWC。在这种情况下，可以这样做：

import torch
from torch.jit import load

# 加载已转换为TorchScript的模型
model_traced = load('path_to_your_traced_model.pt')

class PermuteWrapper(torch.nn.Module):
    def __init__(self, model_traced):
        super().__init__()
        self.model = model_traced
        
    def forward(self, nhwc_input):
        # 添加 permute 层进行输入维度变换
        nchw_input = nhwc_input.permute(0, 3, 1, 2)
        output = self.model(nchw_input)
        
        # 可能需要再次 permute 输出，取决于输出预期的维度
        output_nhwc = output.permute(0, 2, 3, 1)
        return output_nhwc

# 创建并实例化新的模型，集成permute操作
model_with_permute = PermuteWrapper(model_traced)

# 现在你可以直接使用 model_with_permute 来处理 NHWC 输入
nhwc_data = ...  # 你的NHWC格式数据
output = model_with_permute(nhwc_data)

通过这种方式，你在不影响原始模型结构的情况下，仅在前向传播路径中添加了额外的维度变换步骤。

加载torchscript模型并在输入和输出添加permute层并保存

TorchScript是一种将PyTorch模型序列化为可以在多种环境中运行的脚本文件的形式。如果你想加载一个预训练的TorchScript模型，并在输入和输出数据上添加`permute`操作（即改变张量维度顺序），你可以按照以下步骤进行：

1. **加载模型**:
使用`torch.jit.load()`函数加载已经转换为TorchScript的模型文件：

   model = torch.jit.load('model.pt')

2. **修改模型**:
在模型定义之前或之后，你可以创建一个新的自定义模块，添加`permute`操作。例如，如果需要在每个输入样本的通道轴上应用permute，可以这样做：

   class PermuteModule(torch.nn.Module):
       def forward(self, input_tensor):
           return input_tensor.permute(0, -1, 1, 2)  # 这里假设input_tensor是一个4D Tensor (batch_size, channels, height, width)
   
   permute_layer = PermuteModule()

然后，在模型的前向传播（forward pass）开始处插入这个新层：

   model.forward = torch.nn.Sequential(model, permute_layer)

3. **保存修改后的模型**:
保存新的模型到另一个文件，以便将来使用：

   scripted_model = torch.jit.script(model)
   scripted_model.save('modified_model.pt')

请注意，当你加载模型后更改其结构，可能会丢失一些静态图的好处，如更快的推理速度和内存优化。因此，在实际项目中应谨慎处理。