请问结合Blade和Custom C++ Operator优化模型大概的操作流程是什么?
您好,主要流程如下:
1.步骤一:创建带有Custom C++ Operators的PyTorch模型
使用TorchScript扩展实现RetinaNet的后处理部分。
2.步骤二:导出TorchScript模型
使用Detectron2提供的TracingAdapter或scripting_with_instances任何一种方式导出模型。
3.步骤三:调用Blade优化模型
调用blade.optimize接口优化模型,并保存优化后的模型。
4.步骤四:加载运行优化后的模型
经过对优化前后的模型进行性能测试,如果对结果满意,可以加载优化后的模型进行推理。
大概操作流程如下:
得先需要在模型训练的过程中使用Blade进行代码的生成,并且在生成的代码中包含模型中需要优化的部分。
然后对生成的代码进行编写,并使用Custom C++ Operator来实现对模型中需要优化的部分进行优化。
完成Custom C++ Operator的编写之后,需要在代码中进行编译,并将编译后的库文件加载到Blade中。
通过Blade运行模型,并使用Custom C++ Operator优化后的模型进行推理。
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