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如何部署 PyTorch 模型
使用 PyTorch 训练好了模型，如何部署到生产环境提供服务呢？ TorchServe 是 PyTorch 官方开发的开源工具，源码地址 https://github.com/pytorch/serve 官方给出的描述是： A flexible and easy to use tool for serving PyTorch models 从描述中就可知道 TorchServe 是用来部署 PyTorch 模型的，而它的特点是「可扩展性」和「易用性」。 感兴趣可以参考 TorchServe 的文档 https://github.com/pytorch/serve/blob/master/docs/README.mdgithub.com/pytorch 下面简单描述一下用 TorchServe 部署模型的几个步骤，你也可以参考笔者的 MNIST 完整 demo，地址为： https://github.com/louis-she/torch-serve-mnistgithub.com
30110编辑于 2025-12-16- 来自专栏计算机视觉战队
模型部署：pytorch转onnx部署实践（下）
在深度学习模型部署时，从pytorch转换onnx的过程中，踩了一些坑。本文总结了这些踩坑记录，希望可以帮助其他人。 在上一次分享的时候，我们已经撰写了pth转onnx的过程及一些部署过程，今天我们继续分享整个部署过程遇到的坑及解决办法！ （点击上方图片就可以进入《模型部署：pytorch转onnx踩坑实录（上）》） onnxruntime支持3维池化和3维卷积 在上次讲到opencv不支持3维池化，那么onnxruntime是否支持呢？ 如果深度学习模型有3维池化或3维卷积层，那么在转换到onnx文件后，使用onnxruntime部署深度学习是一个不错的选择。 ，结果发现调用 pytorch框架的输出和调用opencv和onnxruntime的输出都不同，而opencv和onnxruntime的输出相同(平均差异在小数点后10位)，这又是一个pytorch转onnx
2.5K20编辑于 2022-01-28 - 来自专栏Hank’s Blog
2-7 R语言基础 数据框
> df <- data.frame(id=c(1,2,3,4),name=c("a","b","c","d"),gender=c(TRUE,TRUE,FALSE,FALSE)) > nrow(df) #4行 [1] 4
35820发布于 2020-09-16 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-7 顺序表 和 链表 对比
2-7 顺序表 和 链表 对比 1、存储结构的不同 虽然它们同属于线性表，但数据的存储结构有本质的不同： 顺序表存储数据，需预先申请一整块足够大的存储空间，然后将数据按照次序逐一存储，逻辑关系就是靠元素间物理空间上的邻接关系来维持
43020发布于 2019-07-02 如何部署自己的模型：Pytorch模型部署实践
Pytorch是一个广泛使用的深度学习框架，但是在将模型部署到生产环境中时，需要注意一些细节和技巧。本文将讨论一些Pytorch模型部署的最佳实践。 选择合适的部署方式 在部署Pytorch模型之前，需要选择合适的部署方式。一种常见的方式是使用Flask或Django等Web框架将模型封装成API，以供其他应用程序调用。 另一种方式是使用TorchScript将Pytorch模型转换为可部署的格式。 结语 本文介绍了Pytorch模型部署的最佳实践。 首先，需要选择合适的部署方式，包括使用Flask或Django等Web框架将模型封装成API，或使用TorchScript将Pytorch模型转换为可部署的格式。
42610编辑于 2025-12-16- 来自专栏DeepHub IMBA
使用Flask快速部署PyTorch模型
今天我将通过一个简单的案例：部署一个PyTorch图像分类模型，介绍这个最重要的步骤。 我们这里使用PyTorch和Flask。 现在我们可以运行python app.py，如果没有问题，你可以访问http://localhost:5000/，应该会看到一条简单的消息——“Welcome to the PyTorch Flask <html> <head> <title>PyTorch Image Classification</title> </head> <body>
PyTorch 以上都是基本的web应用的内容，下面就是要将这个web应用和我们的pytorch模型的推理结合。 加载模型 在home route上面，加载我们的模型。 就是这样只要5分钟，我们就可以成功地部署一个ML模型。 作者：Daniel Korsz
1.9K40编辑于 2023-02-01 - 来自专栏文鹃阁
PyTorch JIT 模型部署常见错误
preface 在用 PyTorch官方提供的的工具转化 pth 文件 到 pt 文件时，经常会遇到很多错误，包括但不限于算子不支持，无法推断参数类型，以及一些很奇怪的错误，这里全部记录一下，建议配合我之前写的 check_tolerance, strict, _force_outplace, True, _module_class) reference model trace error · Issue #43196 · pytorch /pytorch (github.com)
2.8K10编辑于 2022-09-02 - 来自专栏一棹烟波
pytorch模型部署在MacOS或者IOS
pytorch训练出.pth模型如何在MacOS上或者IOS部署，这是个问题。 然而我们有了onnx，同样我们也有了coreML。 coreML框架可以方便的进行深度学习模型的部署，利用模型进行预测，让深度学习可以在apple的移动设备上发光发热。 pytorch -- ONNX -- coreML 没错，就是这个流程。 我们有训练好的.pth模型，通过pytorch.onnx.export() 转化为 .onnx模型，然后利用 onnx_coreml.convert()将 .onnx转换为 .mlModel。 pytorch -- ONNX 请先查看pytorch官网的onnx模块：https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html 。
2.6K50发布于 2019-05-25 - 来自专栏我的机器学习之路
PyTorch深度学习模型的服务化部署
本文将介绍如何使用Flask搭建一个基于PyTorch的图片分类服务以及并行处理的相关技术。 PyTorch==1.3 2. Flask==0.12 3. 将PyTorch分类模型接入服务 from flask import Flask, request from werkzeug.utils import secure_filename import uuid multipart/form-data; boundary=1234567890" -p turtle.txt http://localhost:5556/run 有了gunicorn和nginx就可以轻松地实现PyTorch 模型的多机多卡部署了。
2.1K30发布于 2020-10-23 - 来自专栏机器学习之禅
28 | PyTorch构建的模型如何上线部署
到这里，我们就完成了一个简单的模型部署流程，当然，这里只是一个单一的服务，如果我们在工作中需要用到并发服务，异步服务可以在这个基础上进行修改，或者搭配其他的工具。
2.4K20编辑于 2022-12-30 - 来自专栏腾讯云中间件专家服务
在scf上部署pytorch的炼丹模型
在scf上部署pytorch的炼丹模型 在scf的使用过程中，我们收到了不少关于如何部署pytorch到scf，为啥numpy版本不对等等问题，这里让我们来一步一步训练模型并将模型部署到scf函数。 但很遗憾的是，pytorch是设计为一个方便的训练和生成模型的框架，但是可能并不适合用在服务端。我们可以看到整个env的大小有接近1.8g。如果这对于部署在scf环境上太大了。 首先的一步就是先执行模型转换，将pytorch模型转换为onnx模型,这里可以参考pytorch官方文章 pip install onnx onnxruntime python trans.py 执行我们示例库中的 [输出结果] 结尾 本次文章我们从无到有的创建了经典的mnist模型，并成功在scf上部署和测试。如果大家有类似的模型需要部署在scf上也可以使用本办法。 附上我们的示例库地址 : https://github.com/TencentCloudMiddleWare/scf-customruntime-pytorch-demo
1.5K151发布于 2021-01-28 - 来自专栏用户9379088的专栏
使用onnx对pytorch模型进行部署
1.onnx runtime安装# 激活虚拟环境conda activate env_name # env_name换成环境名称# 安装onnxpip install onnx # 安装onnx runtimepip install onnxruntime # 使用CPU进行推理# pip install onnxruntime-gpu # 使用GPU进行推理复制代码2.导出模型import torch.onnx # 转换的onnx格式的名称，文件后缀需为.onnxonnx_file_name = "xx
1.2K20编辑于 2022-09-27 - 来自专栏OpenMMLab
学懂 ONNX，PyTorch 模型部署再也不怕！
知道你们在催更，这不，模型部署入门系列教程来啦~在前二期的教程中，我们带领大家成功部署了第一个模型，解决了一些在模型部署中可能会碰到的困难。今天开始，我们将由浅入深地介绍 ONNX 相关的知识。 ONNX 是目前模型部署中最重要的中间表示之一。学懂了 ONNX 的技术细节，就能规避大量的模型部署问题。 预告一下： 在后面的文章中，我们将继续介绍如何在 PyTorch 中支持更多的 ONNX 算子，让大家能彻底走通 PyTorch 到 ONNX 这条部署路线；介绍 ONNX 本身的知识，以及修改、调试 由于推理引擎对静态图的支持更好，通常我们在模型部署时不需要显式地把 PyTorch 模型转成 TorchScript 模型，直接把 PyTorch 模型用 torch.onnx.export 跟踪导出即可 我们部署时一般都默认这个参数为 True。如果 onnx 文件是用来在不同框架间传递模型（比如 PyTorch 到 Tensorflow）而不是用于部署，则可以令这个参数为 False。
15.6K32编辑于 2022-05-25 - 来自专栏机器学习与统计学
不能更详细的PyTorch环境安装与配置
导读：本文主要介绍PyTorch的一些基础且常用的概念和模块，以及： 为何选择PyTorch。 PyTorch环境的安装与配置。 1.0版本增加了即时编译（Justintimecompilation，JIT，弥补了研究与生产的部署的差距）、更快的分布式、C++扩展等。 : ",cudnn.is_acceptable(x)) 在命令行运行以下脚本： python test_gpu.py 如果可以看到如图2-6或图2-7所示的结果，则说明GPU版PyTorch安装成功！ ▲图2-6 运行test_gpu.py的结果 在命令行运行：nvidia-smi，可以看到如图2-7所示的界面。 ? ▲图2-7 含GPU进程的显卡信息 03 Jupyter Notebook环境配置 Jupyter Notebook是目前Python比较流行的开发、调试环境，此前被称为IPython notebook
3.6K20发布于 2019-12-09 - 来自专栏轩辕镜像
PyTorch Docker 容器化部署与生产运行实践
容器化部署PyTorch可有效解决环境一致性问题，简化部署流程，提高开发与生产环境的兼容性。 本文将详细介绍PyTorch的Docker容器化部署方案，按测试环境与生产环境分级说明，涵盖环境准备、镜像拉取、容器部署、功能测试、生产优化及故障排查等内容，兼顾易用性与生产级安全要求。 环境准备Docker环境安装部署PyTorch容器前，需先确保目标服务器已安装Docker环境。 :/workspace/logs\#日志目录xxx.xuanyuan.run/pytorch/pytorch:2.2.2-cuda12.1-cudnn8-runtime2.DockerCompose生产部署 通过本文方案部署PyTorch容器，可实现开发与生产环境的一致性，兼顾安全性、稳定性与可运维性，为深度学习项目的落地提供可靠支撑。
34010编辑于 2026-01-14 - 来自专栏嵌入式音视频
2-7 输入圆的半径，计算其周长与面积
预览图如下 #include<stdio.h> int main() { int r; printf("请输入r:"); scanf("%d",&r); { if(r>0) {printf("面积是：%f\n",3.14159*r*r); printf("周长是：%f\n",2*3.14159*r);} else printf("输入的r不合法！\n"); } return 0; }
62130编辑于 2022-12-01 - 来自专栏数据派THU
【干货书】Pytorch创建和部署深度学习应用
在这本实用的书中，您将加快使用Facebook的开源PyTorch框架的关键思想，并获得您需要创建自己的神经网络的最新技能。 他还涵盖了将迁移学习应用到图像、调试模型和生产中的PyTorch的关键概念。 学习如何将深度学习模型部署到生产中 探索几家领先公司的PyTorch用例 学习如何将转移学习应用到图像 使用在维基百科上训练的模型应用尖端的NLP技术 使用PyTorch的torchaudio库对基于卷积模型的音频数据进行分类 使用TensorBoard和Flame图调试PyTorch模型 将生产中的PyTorch应用部署在Docker容器和运行在谷歌云上的Kubernetes集群中 https://www.oreilly.com /library/view/programming-pytorch-for/9781492045342/
77420编辑于 2022-03-21 - 来自专栏CDA数据分析师
很火的深度学习框架PyTorch怎么用？手把手带你安装配置
导读：本文主要介绍PyTorch的一些基础且常用的概念和模块，以及： 为何选择PyTorch。 PyTorch环境的安装与配置。 1.0版本增加了即时编译（Justintimecompilation，JIT，弥补了研究与生产的部署的差距）、更快的分布式、C++扩展等。 : ",cudnn.is_acceptable(x)) 在命令行运行以下脚本： python test_gpu.py 如果可以看到如图2-6或图2-7所示的结果，则说明GPU版PyTorch安装成功！ ▲图2-6 运行test_gpu.py的结果 在命令行运行：nvidia-smi，可以看到如图2-7所示的界面。 ? ▲图2-7 含GPU进程的显卡信息 03 Jupyter Notebook环境配置 Jupyter Notebook是目前Python比较流行的开发、调试环境，此前被称为IPython notebook
1.4K10发布于 2019-12-10 - 来自专栏华章科技
很火的深度学习框架PyTorch怎么用？手把手带你安装配置
导读：本文主要介绍PyTorch的一些基础且常用的概念和模块，以及： 为何选择PyTorch。 PyTorch环境的安装与配置。 1.0版本增加了即时编译（Justintimecompilation，JIT，弥补了研究与生产的部署的差距）、更快的分布式、C++扩展等。 : ",cudnn.is_acceptable(x)) 在命令行运行以下脚本： python test_gpu.py 如果可以看到如图2-6或图2-7所示的结果，则说明GPU版PyTorch安装成功！ ▲图2-6 运行test_gpu.py的结果 在命令行运行：nvidia-smi，可以看到如图2-7所示的界面。 ? ▲图2-7 含GPU进程的显卡信息 03 Jupyter Notebook环境配置 Jupyter Notebook是目前Python比较流行的开发、调试环境，此前被称为IPython notebook
1K40发布于 2019-12-02 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
Pytorch轻松学-RetinaNet模型导出与C++部署
微信公众号：OpenCV学堂 RetinaNet模型导出 在Pytorch的torchvision框架中支持对象检测模型主要包括： -SSD -Faster-RCNN -Mask-RCNN -FCOS -RetinaNet -KeyPointRCNN 亲测以上模型除了SSD导出ONNX格式无法被ONNXRUNTIME、OpenVINO2022解析之外，其他模型导出均可正常加载部署并推理使用。 SSD导出无法使用Pytorch官方已经说了，是因为torchvision的Bug，但是好像还一直没有解决。 01 版本兼容性问题 通过Pytorch1.7.1导出RetinaNet的ONNX模型可以部署到OpenVINO2022上正确推理，但是当我升级Pytorch版本从1.71到1.10版本之后，同样脚本导出的 Operation name: 3217 然后我重新切换到pytorch1.7版本之后导出又可以加载并正常推理了；但是ONNXRUNTIME一直可以。
1.4K40编辑于 2023-01-04
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