在centos系統(tǒng)上部署pytorch模型有多種途徑，本文將介紹幾種常見方法：

利用TorchScript進(jìn)行部署

TorchScript是pytorch的一種序列化模型格式，能夠在無需Python解釋器的情況下運(yùn)行模型。部署步驟如下：

1. 模型轉(zhuǎn)換:

   • 追蹤(Tracing): 通過追蹤模型執(zhí)行路徑生成TorchScript模塊。此方法適用于無控制流的模型。示例代碼如下：

     import torch import torchvision  model = torchvision.models.resnet18() example = torch.rand(1, 3, 224, 224) traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)

   • 腳本化(Scripting): 使用Torch腳本編寫模型，并用torch.jit.script編譯模塊。示例代碼如下：

     import torch  class MyModule(torch.nn.Module):     def __init__(self, n, m):         super(MyModule, self).__init__()         self.weight = torch.nn.Parameter(torch.rand(n, m))      def forward(self, input):         if input.sum() > 0:             output = self.weight.mv(input)         else:             output = self.weight + input         return output  my_module = MyModule(10, 20) sm = torch.jit.script(my_module)

利用ONNX進(jìn)行部署

ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一種開放的深度學(xué)習(xí)模型表示格式。PyTorch支持將模型轉(zhuǎn)換為ONNX格式，并在多種平臺(tái)上部署。

1. 轉(zhuǎn)換為ONNX:

   import torch import torchvision.models as models  model = models.resnet18(pretrained=True) example = torch.rand(1, 3, 224, 224) torch.onnx.export(model, example, "resnet18.onnx", verbose=True)

2. 使用ONNX Runtime進(jìn)行推理:

   import onnx import onnxruntime as ort  # 加載ONNX模型 model = onnx.load("resnet18.onnx") ort_session = ort.InferenceSession("resnet18.onnx")  # 進(jìn)行推理 inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: example.numpy()} outputs = ort_session.run(None, inputs)

利用c++進(jìn)行部署

PyTorch提供C++ API，可以將模型編譯為TorchScript并在C++中加載和運(yùn)行。

1. 保存TorchScript模型:

   import torch import torchvision.models as models  model = models.resnet18(pretrained=True) example = torch.rand(1, 3, 224, 224) traced_script_module = torch.jit.trace(model, example) traced_script_module.save("resnet18.pt")

2. 在C++中加載TorchScript模型:

   #include <torch/script.h>  int main(int argc, const char* argv[]) {     torch::jit::script::Module module;     try {         module = torch::jit::load("resnet18.pt");     }     catch (const c10::Error& e) {         std::cerr << "error loading the modeln";         return -1;     }     // ...后續(xù)推理代碼...     return 0; }

利用docker進(jìn)行部署

Docker可以簡化部署流程，將模型和環(huán)境打包在一起。

1. 創(chuàng)建Dockerfile:

   FROM pytorch/pytorch:latest COPY . /app WORKDIR /app RUN pip install -r requirements.txt CMD ["Python", "app.py"]

2. 構(gòu)建Docker鏡像:

   docker build -t pytorch-resnet18 .

3. 運(yùn)行Docker容器:

   docker run -p 5000:5000 pytorch-resnet18

選擇哪種方法取決于您的具體需求和環(huán)境。 請(qǐng)根據(jù)您的實(shí)際情況選擇最合適的方法。