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行时）的特定方法
- 跟踪现有模块
- 使用脚本直接编译模块
- 如何组合这两种方法
- 保存和加载TorchScript模块
我们希望在完成本教程之后，您将继续阅读后续教程，该教程将引导您真正地从C 调用TorchScript模型的示例。
import torch # 这是同时使用PyTorch和TorchScript所需的全部导入！
print(torch.__version__)- 输出结果
1.3.01.PyTorch模型基础
让我们开始定义一个简单的模块。模块是PyTorch中组成的基本单位。它包含：
- 构造函数，为调用准备模块
- 一组参数和子模块。这些由构造函数初始化，并且可以在调用期间由模块使用。
- 前进功能。这是调用模块时运行的代码。
我们来看一个小例子：
class MyCell(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MyCell, self).__init__()
def forward(self, x, h):
new_h = torch.tanh(x h)
return new_h, new_h
my_cell = MyCell()
x = torch.rand(3, 4)
h = torch.rand(3, 4)
print(my_cell(x, h))- 输出结果
(tensor([[0.5139, 0.6451, 0.3697, 0.7738],
[0.7936, 0.5864, 0.8063, 0.9324],
[0.6479, 0.8408, 0.8062, 0.7263]]), tensor([[0.5139, 0.6451, 0.3697, 0.7738],
[0.7936, 0.5864, 0.8063, 0.9324],
[0.6479, 0.8408, 0.8062, 0.7263]]))因此，我们已经：
- 创建了一个子类
torch.nn.Module的类。 - 定义一个构造函数。构造函数没有做太多事情，只是将构造函数称为super。
- 定义了一个正向功能，该功能需要两个输入并返回两个输出。前向函数的实际内容并不是很重要，但是它是一种伪造的RNN单元
-即，该函数应用于循环。
我们实例化了该模块，并制作了x和y，它们只是3x4的随机值矩阵。 然后，我们使用my_cell（x，h）调用该单元格。 这又调用了我们的转发功能。
让我们做一些更有趣的事情：
class MyCell(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MyCell, self).__init__()
self.linear = torch.nn.Linear(4, 4)
def forward(self, x, h):
new_h = torch.tanh(self.linear(x) h)
return new_h, new_h
my_cell = MyCell()
print(my_cell)
print(my_cell(x, h))- 输出结果
MyCell(
(linear): Linear(in_features=4, out_features=4, bias=True)
)
(tensor([[ 0.3941, 0.4160, -0.1086, 0.8432],
[ 0.5604, 0.4003, 0.5009, 0.6842],
[ 0.7084, 0.7147, 0.1818, 0.8296]], grad_fn=<TanhBackward>), tensor([[ 0.3941, 0.4160, -0.1086, 0.8432],
[ 0.5604, 0.4003, 0.5009, 0.6842],
[ 0.7084, 0.7147, 0.1818, 0.8296]], grad_fn=<TanhBackward>))我们已经重新定义了模块MyCell，但是这次我们添加了self.linear属性，并在前进（forward）函数中调用了self.linear。
这里到底发生了什么？ torch.nn.Linear是PyTorch标准库中的模块。就像MyCell一样，可以使用调用语法来调用它。我们正在建立模块的层次结构。
在模块上打印可以直观地表示该模块的子类层次结构。在我们的示例中，我们可以看到我们的线性子类及其参数。
通过以这种方式组合模块，我们可以简洁而易读地编写具有可重用组件的模型。
您可能已经在输出中注意到grad_fn。这是PyTorch的自动区分方法（称为autograd）的详细信息。简而言之，该系统允许我们通过潜在的复杂程序来计算导数。该设计为模型创作提供了极大的灵活性。
现在，让我们检查一下它的灵活性：
class MyDecisionGate(torch.nn.Module):
def forward(self, x):
if x.sum() > 0:
return x
else:
return -x
class MyCell(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MyCell, self).__init__()
self.dg = MyDecisionGate()
self.linear = torch.nn.Linear(4, 4)
def forward(self, x, h):
new_h = torch.tanh(self.dg(self.linear(x)) h)
return new_h, new_h
my_cell = MyCell()
print(my_cell)
print(my_cell(x, h))- 输出结果
MyCell(
(dg): MyDecisionGate()
(linear): Linear(in_features=4, out_features=4, bias=True)
)
(tensor([[0.0850, 0.2812, 0.5188, 0.8523],
[0.1233, 0.3948, 0.6615, 0.7466],
[0.7072, 0.6103, 0.6953, 0.7047]], grad_fn=<TanhBackward>), tensor([[0.0850, 0.2812, 0.5188, 0.8523],
[0.1233, 0.3948, 0.6615, 0.7466],
[0.7072, 0.6103, 0.6953, 0.7047]], grad_fn=<TanhBackward>))我们再次重新定义了MyCell类，但是在这里我们定义了MyDecisionGate。该模块利用控制流程。控制流包括循环和if语句之类的东西。
给定完整的程序表示形式，许多框架都采用计算符号派生的方法。但是，在PyTorch中，我们使用梯度带。我们记录操作发生时的操作，并在计算衍生产品时向后回放。这样，框架不必为语言中的所有构造显式定义派生类。
2.TorchScript的基础
现在，让我们以正在运行的示例为例，看看如何应用TorchScript。
简而言之，即使PyTorch具有灵活和动态的特性，TorchScript也提供了捕获模型定义的工具。让我们开始研究所谓的跟踪。
2.1 跟踪（Tracing）模块
class MyCell(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MyCell, self).__init__()
self.linear = torch.nn.Linear(4, 4)
def forward(self, x, h):
new_h = torch.tanh(self.linear(x) h)
return new_h, new_h
my_cell = MyCell()
x, h = torch.rand(3, 4), torch.rand(3, 4)
traced_cell = torch.jit.trace(my_cell, (x, h))
print(traced_cell)
traced_cell(x, h)- 输出结果
TracedModule[MyCell](
original_name=MyCell
(linear): TracedModule[Linear](original_name=Linear)
)我们倒退了一点，并选择了MyCell类的第二个版本。和以前一样，我们实例化了它，但是这次，我们调用了torch.jit.trace，在Module(模块)中传递了该示例，并在示例中传递了网络可能看到的输入。
这到底是做什么的？ 它已调用模块，记录了模块运行时发生的操作，并创建了torch.jit.ScriptModule的实例（TracedModule是其实例）
TorchScript将其定义记录在中间表示（或IR）中，在深度学习中通常称为图形。我们可以检查带有.graph属性的图：
print(traced_cell.graph)- 输出结果
graph(%self : ClassType<MyCell>,
%input : Float(3, 4),
%h : Float(3, 4)):
%1 : ClassType<Linear> = prim::GetAttr[name="linear"](%self)
%weight : Tensor = prim::GetAttr[name="weight"](%1)
%bias : Tensor = prim::GetAttr[name="bias"](%1)
%6 : Float(4, 4) = aten::t(%weight), scope: MyCell/Linear[linear] # /opt/conda/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/functional.py:1370:0
%7 : int = prim::Constant[value=1](), scope: MyCell/Linear[linear] # /opt/conda/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/functional.py:1370:0
%8 : int = prim::Constant[value=1](), scope: MyCell/Linear[linear] # /opt/conda/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/functional.py:1370:0
%9 : Float(3, 4) = aten::addmm(%bias, %input, %6, %7, %8), scope: MyCell/Linear[linear] # /opt/conda/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/functional.py:1370:0
: int = prim::Constant[value=1](), scope: MyCell # /var/lib/jenkins/workspace/beginner_source/Intro_to_TorchScript_tutorial.py:188:0
: Float(3, 4) = aten::add(%9, %h, ), scope: MyCell # /var/lib/jenkins/workspace/beginner_source/Intro_to_TorchScript_tutorial.py:188:0
: Float(3, 4) = aten::tanh(), scope: MyCell # /var/lib/jenkins/workspace/beginner_source/Intro_to_TorchScript_tutorial.py:188:0
: (Float(3, 4), Float(3, 4)) = prim::TupleConstruct(, )
return ()但是，这是一个非常低级的表示形式，图中包含的大多数信息对最终用户没有用。相反，我们可以使用.code属性来给出代码的Python语法解释：
print(traced_cell.code)- 输出结果
import __torch__
import __torch__.torch.nn.modules.linear
def forward(self,
input: Tensor,
h: Tensor) -> Tuple[Tensor, Tensor]:
_0 = self.linear
weight = _0.weight
bias = _0.bias
_1 = torch.addmm(bias, input, torch.t(weight), beta=1, alpha=1)
_2 = torch.tanh(torch.add(_1, h, alpha=1))
return (_2, _2)那么为什么我们要做所有这些呢？ 有以下几个原因：
- TorchScript代码可以在其自己的解释器中调用，该解释器基本上是受限制的Python解释器。该解释器不被全局解释器锁定，因此可以在同
一实例上同时处理许多请求。 - 这种格式使我们可以将整个模型保存到磁盘上，并将其加载到另一个环境中，例如在以Python以外的语言编写的服务器中
- TorchScript为我们提供了一种表示形式，其中我们可以对代码进行编译器优化以提供更有效的执行
- TorchScript允许我们与许多后端/设备运行时进行接口，这些运行时比单个操作员需要更广泛的程序视图。
我们可以看到，调用traced_cell产生的结果与Python模块相同：
print(my_cell(x, h))
print(traced_cell(x, h))- 输出结果
(tensor([[-0.3983, 0.5954, 0.2587, -0.3748],
[-0.5033, 0.4471, 0.8264, 0.2135],
[ 0.3430, 0.5561, 0.6794, -0.2273]], grad_fn=<TanhBackward>), tensor([[-0.3983, 0.5954, 0.2587, -0.3748],
[-0.5033, 0.4471, 0.8264, 0.2135],
[ 0.3430, 0.5561, 0.6794, -0.2273]], grad_fn=<TanhBackward>))
(tensor([[-0.3983, 0.5954, 0.2587, -0.3748],
[-0.5033, 0.4471, 0.8264, 0.2135],
[ 0.3430, 0.5561, 0.6794, -0.2273]],
grad_fn=<DifferentiableGraphBackward>), tensor([[-0.3983, 0.5954, 0.2587, -0.3748],
[-0.5033, 0.4471, 0.8264, 0.2135],
[ 0.3430, 0.5561, 0.6794, -0.2273]],
grad_fn=<DifferentiableGraphBackward>))3.使用脚本转换模块
有一个原因是我们使用了模块的第二版，而不是使用带有大量控制流的子模块。现在让我们检查一下：
class MyDecisionGate(torch.nn.Module):
def forward(self, x):
if x.sum() > 0:
return x
else:
return -x
class MyCell(torch.nn.Module):
def __init__(self, dg):
super(MyCell, self).__init__()
self.dg = dg
self.linear = torch.nn.Linear(4, 4)
def forward(self, x, h):
new_h = torch.tanh(self.dg(self.linear(x)) h)
return new_h, new_h
my_cell = MyCell(MyDecisionGate())
traced_cell = torch.jit.trace(my_cell, (x, h))
print(traced_cell.code)- 输出结果
import __torch__.___torch_mangle_0
import __torch__
import __torch__.torch.nn.modules.linear.___torch_mangle_1
def forward(self,
input: Tensor,
h: Tensor) -> Tuple[Tensor, Tensor]:
_0 = self.linear
weight = _0.weight
bias = _0.bias
x = torch.addmm(bias, input, torch.t(weight), beta=1, alpha=1)
_1 = torch.tanh(torch.add(x, h, alpha=1))
return (_1, _1)查看.code输出，我们可以发现在哪里找不到if-else分支！ 为什么？ 跟踪完全按照我们所说的去做：运行代码，记录发生的操作，并构造一个可以做到这一点的ScriptModule。不幸的是，诸如控制流之类的东西被抹去了。
我们如何在TorchScript中忠实地表示此模块？我们提供了一个脚本编译器，它可以直接分析您的Python源代码以将其转换为TorchScript。让我们使用脚本编译器转换MyDecisionGate：
scripted_gate = torch.jit.script(MyDecisionGate())
my_cell = MyCell(scripted_gate)
traced_cell = torch.jit.script(my_cell)
print(traced_cell.code)- 输出结果
import __torch__.___torch_mangle_3
import __torch__.___torch_mangle_2
import __torch__.torch.nn.modules.linear.___torch_mangle_4
def forward(self,
x: Tensor,
h: Tensor) -> Tuple[Tensor, Tensor]:
_0 = self.linear
_1 = _0.weight
_2 = _0.bias
if torch.eq(torch.dim(x), 2):
_3 = torch.__isnot__(_2, None)
else:
_3 = False
if _3:
bias = ops.prim.unchecked_unwrap_optional(_2)
ret = torch.addmm(bias, x, torch.t(_1), beta=1, alpha=1)
else:
output = torch.matmul(x, torch.t(_1))
if torch.__isnot__(_2, None):
bias0 = ops.prim.unchecked_unwrap_optional(_2)
output0 = torch.add_(output, bias0, alpha=1)
else:
output0 = output
ret = output0
_4 = torch.gt(torch.sum(ret, dtype=None), 0)
if bool(_4):
_5 = ret
else:
_5 = torch.neg(ret)
new_h = torch.tanh(torch.add(_5, h, alpha=1))
return (new_h, new_h)现在，我们已经忠实地捕获了我们在TorchScript中程序的行为。 现在，让我们尝试运行该程序：
# New inputs
x, h = torch.rand(3, 4), torch.rand(3, 4)
traced_cell(x, h)3.1 混合脚本(Scripting)和跟踪(Tracing)
在某些情况下，需要使用跟踪而不是脚本（例如，模块具有许多架构决策，这些决策是基于我们希望不会出现在TorchScript中的恒定Python值做出的）。在这种情况下，可以通过跟踪来编写脚本：torch.jit.script将内联被跟踪模块的代码，而跟踪将内联脚本模块的代码。
- 第一种情况的示例：
class MyRNNLoop(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MyRNNLoop, self).__init__()
self.cell = torch.jit.trace(MyCell(scripted_gate), (x, h))
def forward(self, xs):
h, y = torch.zeros(3, 4), torch.zeros(3, 4)
for i in range(xs.size(0)):
y, h = self.cell(xs[i], h)
return y, h
rnn_loop = torch.jit.script(MyRNNLoop())
print(rnn_loop.code)- 输出结果
import __torch__
import __torch__.___torch_mangle_5
import __torch__.___torch_mangle_2
import __torch__.torch.nn.modules.linear.___torch_mangle_6
def forward(self,
xs: Tensor) -> Tuple[Tensor, Tensor]:
h = torch.zeros([3, 4], dtype=None, layout=None, device=None, pin_memory=None)
y = torch.zeros([3, 4], dtype=None, layout=None, device=None, pin_memory=None)
y0 = y
h0 = h
for i in range(torch.size(xs, 0)):
_0 = self.cell
_1 = torch.select(xs, 0, i)
_2 = _0.linear
weight = _2.weight
bias = _2.bias
_3 = torch.addmm(bias, _1, torch.t(weight), beta=1, alpha=1)
_4 = torch.gt(torch.sum(_3, dtype=None), 0)
if bool(_4):
_5 = _3
else:
_5 = torch.neg(_3)
_6 = torch.tanh(torch.add(_5, h0, alpha=1))
y0, h0 = _6, _6
return (y0, h0)- 第二种情况的示例：
class WrapRNN(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(WrapRNN, self).__init__()
self.loop = torch.jit.script(MyRNNLoop())
def forward(self, xs):
y, h = self.loop(xs)
return torch.relu(y)
traced = torch.jit.trace(WrapRNN(), (torch.rand(10, 3, 4)))
print(traced.code)- 输出结果
import __torch__
import __torch__.___torch_mangle_9
import __torch__.___torch_mangle_7
import __torch__.___torch_mangle_2
import __torch__.torch.nn.modules.linear.___torch_mangle_8
def forward(self,
argument_1: Tensor) -> Tensor:
_0 = self.loop
h = torch.zeros([3, 4], dtype=None, layout=None, device=None, pin_memory=None)
h0 = h
for i in range(torch.size(argument_1, 0)):
_1 = _0.cell
_2 = torch.select(argument_1, 0, i)
_3 = _1.linear
weight = _3.weight
bias = _3.bias
_4 = torch.addmm(bias, _2, torch.t(weight), beta=1, alpha=1)
_5 = torch.gt(torch.sum(_4, dtype=None), 0)
if bool(_5):
_6 = _4
else:
_6 = torch.neg(_4)
h0 = torch.tanh(torch.add(_6, h0, alpha=1))
return torch.relu(h0)这样，当情况需要它们时，可以使用脚本和跟踪并将它们一起使用。
4.保存和加载模型
我们提供API，以存档格式将TorchScript模块保存到磁盘或从磁盘加载TorchScript模块。这种格式包括代码，参数，属性和调试信息，这意味着归档文件是模型的独立表示形式，可以在完全独立的过程中加载。让我们保存并加载包装好的RNN模块：
traced.save('wrapped_rnn.zip')
loaded = torch.jit.load('wrapped_rnn.zip')
print(loaded)
print(loaded.code)- 输出结果
ScriptModule(
original_name=WrapRNN
(loop): ScriptModule(
original_name=MyRNNLoop
(cell): ScriptModule(
original_name=MyCell
(dg): ScriptModule(original_name=MyDecisionGate)
(linear): ScriptModule(original_name=Linear)
)
)
)
import __torch__
import __torch__.___torch_mangle_9
import __torch__.___torch_mangle_7
import __torch__.___torch_mangle_2
import __torch__.torch.nn.modules.linear.___torch_mangle_8
def forward(self,
argument_1: Tensor) -> Tensor:
_0 = self.loop
h = torch.zeros([3, 4], dtype=None, layout=None, device=None, pin_memory=None)
h0 = h
for i in range(torch.size(argument_1, 0)):
_1 = _0.cell
_2 = torch.select(argument_1, 0, i)
_3 = _1.linear
weight = _3.weight
bias = _3.bias
_4 = torch.addmm(bias, _2, torch.t(weight), beta=1, alpha=1)
_5 = torch.gt(torch.sum(_4, dtype=None), 0)
if bool(_5):
_6 = _4
else:
_6 = torch.neg(_4)
h0 = torch.tanh(torch.add(_6, h0, alpha=1))
return torch.relu(h0)如您所见，序列化保留了模块层次结构和我们一直在研究的代码。例如，也可以将模型加载到C 中以实现不依赖Python的执行。
进一步阅读
我们已经完成了教程！有关更多涉及的演示，请查看NeurIPS演示，以使用TorchScript转换机器翻译模型：https://colab.research.google.com/drive/1HiICg6jRkBnr5hvK2-VnMi88Vi9pUzEJ
脚本的总运行时间：（0分钟0.247秒）
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