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Pytorch基础操作 —— 3.保存和加载Torch模型和参数
文章目录 基础操作 —— 模型的存储S/L 模型S/L 参数 TorchScriptPytorch模型转成TorchScriptC/C++加载TorchScript 基础操作 —— 模型的存储 我们的网络训练完成后，如果表现还不错，通常会想到把模型保存起来。所谓的模型，指的是我们用什么的神经层构建的网络，而与模型一同在C++中加载TorchScript模型
在C++中加载TorchScript模型 本教程已更新为可与PyTorch 1.2一起使用 顾名思义，PyTorch的主要接口是Python编程语言。尽管Python是合适于许多需要动态性和易于迭代的场景，并且是首选的语言，但同样的，在 许多情况下，Python的这些属性恰恰是不利的。后者通常适用的一种环境是要求生TorchScript神经网络集成技术
TorchScript神经网络集成技术 create_torchscript_neuropod 将TorchScript模型打包为neuropod包。 create_torchscript_neuropod( neuropod_path, model_name, input_spec, output_spec, module = None, module_path = None, inTorchScript的TracedModule和ScriptModule的区别
最近在读TorchScript的入门介绍，看了官方链接的文章,然后感觉是云山雾罩，不知所云。 然后搜索到了Rene Wang的文章，才感觉明白了好多。 官方的介绍TracedModule的缺点例子是这样的： class MyDecisionGate(torch.nn.Module): def forward(self, x): if x.sum() > 0:TorchScript简介
本教程是对TorchScript的简介，TorchScript是PyTorch模型（nn.Module的子类）的中间表示，可以在高性能环境（例如C ）中运行。 在本教程中，我们将介绍： PyTorch中的模型创作基础，包括： 模组 定义前向功能 将模块组成模块的层次结构 将PyTorch模块转换为TorchScript（我们的高性能部署运