Pytorch之TorchScript和trace儲存網路的差別

TorchScript和trace的差別

model = MyModule()
script = torch.jit.trace(model, inputs) # 适合固定形式的控制流（也就是沒有if else）
script = torch.jit.script(model) #适合動态控制流（有if else）
           

可以觀察兩者接收的參數，會發現兩者都需要傳入model，但是trace還需要喂入示例資料，這樣才能觀察到整個網路，而後者是不需要的。

• torch.jit.trace() 适合固定形式的控制流（也就是沒有if else）
• torch.jit.script() 适合動态控制流（有if else）

接着把兩者列印出來：

print(script.code)
           

你會發現居然還原了代碼，這樣做的好處是友善于生産部署，得到script後我們就可以序列化儲存為檔案：

model.save("final_model.pt")
           

然後就可以脫離Python，在C++上加載運作了。