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引言
跟著深度進修技巧的飛速開展，PyTorch已成為最受歡送的深度進修框架之一。但是，將練習好的PyTorch模型安排到出產情況，實現跨平台運轉，倒是一個複雜的過程。本文將具體介紹怎樣利用PyTorch實現模型的跨平台安排，幫助妳輕鬆將模型利用到現實項目中。
一、PyTorch模型保存與載入
在安排模型之前，起首須要將練習好的模型保存上去。PyTorch供給了多種保存模型的方法：
1.1 保存模型參數
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
1.2 保存全部模型
torch.save(model, 'model.pth')
1.3 載入模型參數
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
1.4 載入全部模型
model = torch.load('model.pth')
二、PyTorch模型轉換為ONNX格局
ONNX（Open Neural Network Exchange）是一種開放格局，旨在促進深度進修模型的互操縱性。將PyTorch模型轉換為ONNX格局，可能便利地在差其余平台跟框架上安排模型。
2.1 利用torch.onnx.export()轉換模型
import torch.onnx
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx", opset_version=11)
2.2 利用ONNX Runtime停止推理
ONNX Runtime是一個高機能推理引擎，可能減速ONNX模型的推理速度。
import onnxruntime as ort
session = ort.InferenceSession("model.onnx")
input_name = session.get_inputs()[0].name
output_name = session.get_outputs()[0].name
input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224).numpy()
output_data = session.run(None, {input_name: input_data})
三、PyTorch模型安排履新別平台
3.1 安排到CPU
在CPU上安排模型較為簡單，只有確保ONNX Runtime支撐妳的CPU架構即可。
3.2 安排到GPU
在GPU上安排模型須要安裝CUDA跟cuDNN，並利用ONNX Runtime的CUDA後端。
ort_session = ort.InferenceSession("model.onnx", None, OrtSessionOptions({}))
3.3 安排到挪動設備
將ONNX模型轉換為合適挪動設備的格局，如TensorFlow Lite或Core ML，然後利用響應的東西安排到挪動設備。
四、總結
本文介紹了怎樣利用PyTorch實現模型的跨平台安排。經由過程保存模型、轉換為ONNX格局，以及安排履新別平台，妳可能輕鬆地將PyTorch模型利用到現實項目中。盼望本文能幫助妳更好地控制PyTorch模型安排技巧。