CentOS上PyTorch模型如何导出与加载 - 问答

在CentOS系统上，使用PyTorch导出和加载模型的步骤与在其他Linux发行版上的步骤相同。以下是一个简单的例子，展示了如何训练一个模型，将其导出为TorchScript（一种序列化的PyTorch格式），然后在另一个脚本中加载和使用它。

首先，确保你已经安装了PyTorch。如果没有安装，可以通过以下命令安装：

pip install torch torchvision

接下来，创建一个Python脚本，比如train_model.py，用于训练模型并将其导出：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义一个简单的神经网络
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 5)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# 实例化模型
model = SimpleNet()

# 假设有一些输入数据
dummy_input = torch.randn(1, 10)

# 训练模型（这里省略了训练过程）

# 导出模型为TorchScript
scripted_model = torch.jit.trace(model, dummy_input)

# 保存模型
scripted_model.save("model.pt")

运行这个脚本后，你会在当前目录下得到一个名为model.pt的文件，这就是导出的模型。

然后，你可以创建另一个Python脚本，比如load_model.py，用于加载和使用模型：

import torch

# 加载模型
model = torch.jit.load("model.pt")

# 创建一个与训练时相同的输入张量
dummy_input = torch.randn(1, 10)

# 使用模型进行预测
output = model(dummy_input)
print(output)

运行这个脚本，你应该能够看到模型的输出。

注意：在实际应用中，你需要确保训练和加载模型时使用的PyTorch版本是一致的，否则可能会出现兼容性问题。此外，如果你使用了特定的硬件加速（如CUDA），在导出模型时需要确保目标环境中也有相应的支持。

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