torch randn 解析

时间: 2023-10-14 07:58:29 浏览: 84

Pytorch转onnx、torchscript方式

【PyTorch 转 ONNX、TorchScript 方式详解】 PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了灵活的编程模型，便于快速实验和开发。然而，在生产环境中，有时需要将 PyTorch 模型转换为其他平台支持的格式，如 ONNX（Open Neural Network Exchange）。ONNX 是一个开放的模型交换格式，允许不同框架之间的模型互操作。TorchScript 是 PyTorch 的一种静态图表示，它可以被进一步转换为 ONNX，以便于跨平台部署。 **环境准备** 确保已经安装了 PyTorch 和 ONNX。对于 PyTorch，你可以通过源码或 conda 安装： 1. **源码安装**： ```bash git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch cd pytorch mkdir build && cd build sudo cmake .. -DPYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.6 -DUSE_MPI=OFF make install export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/opt/pytorch/build ``` 2. **conda 安装**： ```bash conda install pytorch torchvision -c pytorch ``` 接下来，安装 ONNX 及其相关库： ```bash conda install -c conda-forge onnx pip3 install onnx-caffe2 ``` **PyTorch 模型转 ONNX** PyTorch 模型转换为 ONNX 需要使用 `torch.onnx.export()` 函数。该函数会执行模型并记录计算输出的运算符轨迹。你需要提供一个输入张量 `x`，它的值不重要，但尺寸必须与模型期望的输入匹配。 ```python import torch # 创建一个示例输入张量 example = torch.randn(batch_size, 1, 224, 224, requires_grad=True) # 导出模型为 ONNX torch_out = torch.onnx.export(model, # 模型 example, # 输入张量 "model.onnx", # 输出文件名 verbose=False, # 是否详细输出 training=False, # 模型是否在训练模式 do_constant_folding=True, # 是否进行常量折叠优化 input_names=['input'], # 输入名称 output_names=['output']) # 输出名称 ``` 导出的 ONNX 模型可以使用 OpenCV 的 `cv::dnn::readNetFromONNX` 或其他支持 ONNX 的库加载。 **ONNX 模型简化** 为了优化模型，可以使用 `onnx-simplifier` 工具来减少 ONNX 模型的冗余。首先安装该工具： ```bash pip3 install onnx-simplifier ``` 然后简化模型： ```python import onnx from onnxsim import simplify # 加载 ONNX 模型 model_onnx = onnx.load('model.onnx') # 简化模型 model_simplified, check = simplify(model_onnx) onnx.checker.check_model(model_simplified) onnx.save(model_simplified, 'model-simplified.onnx') ``` **ONNX 转换为 NCNN** NCNN 是一个高性能的神经网络推理框架，适合移动端部署。要将 ONNX 转换为 NCNN 格式，需要 `onnx2ncnn` 工具。首先编译 NCNN 源码并生成 `onnx2ncnn`： ```bash # 编译 NCNN # （此处省略具体编译步骤，根据 NCNN 文档进行） # 使用 onnx2ncnn 转换模型 onnx2ncnn model-simplified.onnx model.param model.bin ``` **PyTorch 模型转 TorchScript** TorchScript 是 PyTorch 动态图到静态图的转换，有助于跨平台部署。转换过程通常涉及追踪或脚本化模型： 1. **追踪**：通过一个示例输入创建一个 `torch.jit.ScriptModule`。 ```python # 创建示例输入 example = torch.rand(1, 3, 12, 12).to(device) # 追踪模型 traced_script_module = torch.jit.trace(pnet, example) # 保存 TorchScript 模型 traced_script_module.save("pnet_model_final.pth") ``` 2. **脚本化**：如果你的模型可以通过解析 Python 代码创建，可以直接脚本化。 ```python # 脚本化模型 scripted_module = torch.jit.script(pnet) scripted_module.save("pnet_scripted_model.pth") ``` 在 C++ 中加载和运行 TorchScript 模型： ```cpp #include <torch/script.h> // 加载模型 torch::jit::script::Module module; try { module = torch::jit::load("pnet_model_final.pth"); } catch (const c10::Error& e) { std::cerr << "error loading the model\n"; exit(-1); } // 定义输入 torch::jit::IValue input; input = torch::ones({1, 3, 12, 12}); // 执行模型 at::Tensor output = module.forward({input}).toTensor(); ``` 总结，将 PyTorch 模型转换为 ONNX 或 TorchScript 主要有两个目的：一是方便跨平台部署，二是优化模型以提高推理效率。通过 ONNX，我们可以将 PyTorch 模型转换为其他框架，如 Caffe2、OpenVINO 或 NCNN；而 TorchScript 提供了 PyTorch 模型的静态图版本，适用于 C++ 等语言的部署。

`torch.randn` 是 PyTorch 中的函数之一，用于生成服从标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数。它返回一个具有指定形状的张量，其中的元素值是从标准正态分布中采样得到的。 `torch.randn` 函数的语法如下： ```pythontorch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) ``` 其中，`*size` 表示生成随机数张量的形状，可以是一个整数或多个整数组成的元组。其他参数是可选的。以下是一些示例： ```pythonimport torch#生成一个形状为 (3,4) 的随机数张量x = torch.randn(3,4) #生成一个形状为 (2,2,2) 的随机数张量y = torch.randn(2,2,2) ``` 需要注意的是，`torch.randn`生成的随机数是从标准正态分布中采样得到的，并不是在区间 [0,1) 内均匀分布的随机数。如果需要生成在区间 [0,1) 内均匀分布的随机数，可以使用 `torch.rand` 函数。

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