torch-mobile框架
时间: 2023-09-04 11:07:37 浏览: 129
Torch-Mobile是一个用于在移动设备上部署和运行PyTorch模型的框架。它提供了一种轻量级的方式来将训练好的PyTorch模型转换为适用于移动设备的格式,并在移动设备上进行推理。Torch-Mobile支持多种移动平台,包括Android和iOS。
使用Torch-Mobile,您可以将PyTorch模型转换为适用于移动设备的格式,例如ONNX(Open Neural Network Exchange)或TorchScript。然后,您可以将转换后的模型加载到移动设备上,并使用移动设备的计算资源进行推理。这使得您可以在移动设备上进行实时的深度学习推理,而无需依赖于云端服务器。
Torch-Mobile还提供了一些优化技术,以提高在移动设备上的推理性能和效率。例如,它支持模型量化(quantization),可以将浮点模型转换为定点模型,从而减少模型的存储和计算需求。此外,Torch-Mobile还支持模型剪枝(model pruning)和模型压缩(model compression)等技术,以减小模型的大小和内存占用。
总之,Torch-Mobile是一个强大的框架,可帮助您在移动设备上部署和运行PyTorch模型,并实现高效的深度学习推理。
相关问题
torch-mobile
Torch Mobile 是一个用于移动设备的深度学习框架,它是基于 PyTorch 框架的移动版本。它提供了一套 API 和工具,使开发者能够在手机、平板电脑等设备上部署和运行深度学习模型。Torch Mobile 支持 Android 和 iOS 平台,并提供了对应的 SDK 和文档,方便开发者进行模型转换、优化和集成。它的目标是将 PyTorch 的灵活性和易用性带到移动端,使开发者能够更轻松地开发和部署深度学习应用。
以yolov5提供一个c++端用libtorch和Torch TensorRT加速推理torchscript模型的案例并注释
注:本文将以 YOLOv5 为例,介绍如何使用 LibTorch 和 Torch TensorRT 对 TorchScript 模型进行加速推理。本文默认读者已经熟悉 YOLOv5 和 TorchScript 的相关知识。
1. 准备工作
在开始之前,需要先安装以下工具:
- PyTorch
- LibTorch
- Torch TensorRT
其中,PyTorch 是用于训练 YOLOv5 模型的框架,而 LibTorch 和 Torch TensorRT 则是用于加速推理的工具。在安装完这些工具之后,需要将训练好的 YOLOv5 模型转换为 TorchScript 格式。
2. 将 YOLOv5 模型转换为 TorchScript 格式
将训练好的 YOLOv5 模型转换为 TorchScript 格式的方法有很多种,这里给出一种比较简单的方法:
```python
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import set_logging
from torch.utils.mobile_optimizer import optimize_for_mobile
def export_torchscript(weights, img_size, device='cpu'):
set_logging()
model = attempt_load(weights, map_location=device)
img = torch.zeros((1, 3, img_size, img_size), device=device)
model.eval()
traced_script_module = torch.jit.trace(model, img)
traced_script_module_optimized = optimize_for_mobile(traced_script_module)
traced_script_module_optimized.save("yolov5s.torchscript.pt")
export_torchscript(weights='yolov5s.pt', img_size=640, device='cpu')
```
在这个函数中,我们首先加载训练好的 YOLOv5 模型,然后使用 torch.jit.trace 将模型转换为 TorchScript 格式。接着,我们使用 torch.utils.mobile_optimizer.optimize_for_mobile 对模型进行优化,最后将优化后的模型保存到磁盘上。
3. 加载 TorchScript 模型
在 C++ 中加载 TorchScript 模型需要使用 LibTorch,下面是加载模型的代码:
```cpp
#include <torch/script.h> // One-stop header.
int main(int argc, const char* argv[]) {
// Load the model.
torch::jit::script::Module module;
try {
// Deserialize the ScriptModule from a file using torch::jit::load().
module = torch::jit::load("yolov5s.torchscript.pt");
}
catch (const c10::Error& e) {
std::cerr << "error loading the model\n";
return -1;
}
return 0;
}
```
在这个代码中,我们使用 torch::jit::load 函数加载 TorchScript 模型。如果加载失败,将输出错误信息并返回 -1,否则返回 0。
4. 使用 Torch TensorRT 进行推理
为了加速 TorchScript 模型的推理,我们可以使用 Torch TensorRT。下面是使用 Torch TensorRT 进行推理的代码:
```cpp
#include <torch/script.h> // One-stop header.
#include <iostream>
#include <memory>
#include <vector>
#include <chrono>
#include <NvInferRuntime.h>
int main(int argc, const char* argv[]) {
// Load the model.
torch::jit::script::Module module;
try {
// Deserialize the ScriptModule from a file using torch::jit::load().
module = torch::jit::load("yolov5s.torchscript.pt");
}
catch (const c10::Error& e) {
std::cerr << "error loading the model\n";
return -1;
}
// Create a TensorRT engine from the TorchScript module.
nvinfer1::IRuntime* runtime = nvinfer1::createInferRuntime(gLogger);
nvinfer1::ICudaEngine* engine = createCudaEngine(module, runtime, batchSize, kINPUT_BLOB_NAME, kOUTPUT_BLOB_NAME, maxWorkspaceSize);
if (!engine) {
std::cerr << "error creating the engine\n";
return -1;
}
// Create a TensorRT execution context.
nvinfer1::IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();
if (!context) {
std::cerr << "error creating the context\n";
return -1;
}
// Prepare inputs and outputs.
std::vector<float> inputData(batchSize * inputSize * inputSize * 3);
std::vector<float> outputData(batchSize * outputSize * outputSize * (5 + numClasses));
void* buffers[] = {inputData.data(), outputData.data()};
// Run inference.
auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
context->execute(batchSize, buffers);
auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::chrono::duration<double, std::milli> elapsed = end - start;
std::cout << "elapsed time: " << elapsed.count() << " ms\n";
// Release resources.
context->destroy();
engine->destroy();
runtime->destroy();
return 0;
}
```
在这个代码中,我们首先使用 createCudaEngine 函数将 TorchScript 模型转换为 TensorRT engine。接着,我们创建 TensorRT execution context,准备输入和输出数据,并调用 context->execute 进行推理。最后,我们释放资源。
5. 总结
本文介绍了如何使用 LibTorch 和 Torch TensorRT 对 TorchScript 模型进行加速推理。在实际应用中,我们可以根据自己的需求对代码进行修改和优化,以达到更好的性能和效果。