PaddlePaddle

API 指南

 paddle.jit / TracedLayer

TracedLayer

class paddle.jit. TracedLayer ( program, parameters, feed_names, fetch_names ) [源代码]

TracedLayer用于将前向动态图模型转换为静态图模型，主要用于将动态图保存后做在线C++预测。除此以外，用户也可使用转换后的静态图模型在Python端做预测，通常比原先的动态图性能更好。

TracedLayer使用 Executor 和 CompiledProgram 运行静态图模型。转换后的静态图模型与原动态图模型共享参数。

所有的TracedLayer对象均不应通过构造函数创建，而应通过调用静态方法 TracedLayer.trace(layer, inputs) 创建。

TracedLayer只能用于将data independent的动态图模型转换为静态图模型，即待转换的动态图模型不应随tensor数据或维度的变化而变化。

static trace ( layer, inputs )

创建TracedLayer对象的唯一接口，该接口会调用 layer(*inputs) 方法运行动态图模型并将其转换为静态图模型。

参数:

  • layer (dygraph.Layer) - 待追踪的动态图layer对象。

  • inputs (list(Variable)) - 动态图layer对象的输入变量列表。

返回: 包含2个元素的tuple，其中第一个元素是 layer(*inputs) 的输出结果，第二个元素是转换后得到的TracedLayer对象。

返回类型: tuple

代码示例

import paddle

class ExampleLayer(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(ExampleLayer, self).__init__()
        self._fc = paddle.nn.Linear(3, 10)

    def forward(self, input):
        return self._fc(input)

layer = ExampleLayer()
in_var = paddle.uniform(shape=[2, 3], dtype='float32')
out_dygraph, static_layer = paddle.jit.TracedLayer.trace(layer, inputs=[in_var])

# 内部使用Executor运行静态图模型
out_static_graph = static_layer([in_var])
print(len(out_static_graph)) # 1
print(out_static_graph[0].shape) # (2, 10)

# 将静态图模型保存为预测模型
static_layer.save_inference_model(dirname='./saved_infer_model')
set_strategy ( build_strategy=None, exec_strategy=None )

设置构建和执行静态图模型的相关策略。

参数:

  • build_strategy (BuildStrategy, 可选) - TracedLayer内部 CompiledProgram 的构建策略。

  • exec_strategy (ExecutionStrategy, 可选) - TracedLayer内部 CompiledProgram 的执行策略。

返回: 无

代码示例

import paddle

class ExampleLayer(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(ExampleLayer, self).__init__()
        self._fc = paddle.nn.Linear(3, 10)

    def forward(self, input):
        return self._fc(input)

layer = ExampleLayer()
in_var = paddle.uniform(shape=[2, 3], dtype='float32')

out_dygraph, static_layer = paddle.jit.TracedLayer.trace(layer, inputs=[in_var])

build_strategy = paddle.static.BuildStrategy()
build_strategy.enable_inplace = True

exec_strategy = paddle.static.ExecutionStrategy()
exec_strategy.num_threads = 2

static_layer.set_strategy(build_strategy=build_strategy, exec_strategy=exec_strategy)
out_static_graph = static_layer([in_var])
save_inference_model ( dirname, feed=None, fetch=None )

将TracedLayer保存为用于预测部署的模型。保存的预测模型可被C++预测接口加载。

参数:

  • dirname (str) - 预测模型的保存目录。

  • feed (list(int), 可选) - 预测模型输入变量的索引。若为None，则TracedLayer的所有输入变量均会作为预测模型的输入。默认值为None。

  • fetch (list(int), 可选) - 预测模型输出变量的索引。若为None，则TracedLayer的所有输出变量均会作为预测模型的输出。默认值为None。

返回: 无

代码示例

import numpy as np
import paddle

class ExampleLayer(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(ExampleLayer, self).__init__()
        self._fc = paddle.nn.Linear(3, 10)

    def forward(self, input):
        return self._fc(input)

save_dirname = './saved_infer_model'
in_np = np.random.random([2, 3]).astype('float32')
in_var = paddle.to_tensor(in_np)
layer = ExampleLayer()
out_dygraph, static_layer = paddle.jit.TracedLayer.trace(layer, inputs=[in_var])
static_layer.save_inference_model(save_dirname, feed=[0], fetch=[0])

paddle.enable_static()
place = paddle.CPUPlace()
exe = paddle.static.Executor(place)
program, feed_vars, fetch_vars = paddle.static.load_inference_model(save_dirname,
                                    exe)

fetch, = exe.run(program, feed={feed_vars[0]: in_np}, fetch_list=fetch_vars)
print(fetch.shape) # (2, 10)

此页内容是否对您有帮助

上一篇 下一篇
©Copyright 2011-2021 www.yanxishe.com ©AI研习社 All Rights Reserved 粤ICP备11095991号-21