PyTorch-TensorRT 模型导出与保存问题解析
2025-06-29 05:46:32作者:丁柯新Fawn
问题背景
在使用PyTorch-TensorRT进行模型编译和导出时,开发者经常会遇到一些技术难题。本文将以ResNet50模型为例,深入分析两种常见的模型导出方式及其解决方案。
方法一:直接使用TorchScript保存
第一种方法尝试使用torch.jit.trace
直接保存编译后的TensorRT模型:
model = resnet50().eval().to('cuda')
inputs = [torch.randn((1, 3, 224, 224)).cuda()]
trt_gm = torch_tensorrt.compile(model, ir="dynamo", inputs=inputs)
trt_traced_model = torch.jit.trace(trt_gm, inputs)
torch.jit.save(trt_traced_model, "trt_model.ts")
这种方法会报错RuntimeError: Could not get name of python class object
,原因是编译后的TensorRT模型对象无法被TorchScript正确识别和序列化。
方法二:使用ExportedProgram保存
第二种方法尝试使用PyTorch 2.x的导出机制:
trt_gm = torch_tensorrt.compile(model, ir="dynamo", inputs=inputs)
trt_exp_program = torch_tensorrt.dynamo.export(trt_gm, inputs, 'ep')
torch.export.save(trt_exp_program, "trt_model.ep")
这种方法会报错AttributeError: 'ExportedProgram' object has no attribute 'named_children'
,表明ExportedProgram对象与TensorRT编译后的模型存在兼容性问题。
解决方案
PyTorch-TensorRT 2.3版本引入了专门的保存API来解决这些问题:
torch_tensorrt.save(
trt_gm,
file_path="/path/to/model.ts",
inputs=inputs,
output_format="torchscript"
)
这个API专门针对TensorRT编译后的模型进行了优化,能够正确处理模型序列化过程中的各种特殊情况。
技术要点
-
模型编译过程:TensorRT会对PyTorch模型进行优化和转换,生成特殊的执行引擎,这使得传统的保存方法可能失效。
-
版本兼容性:PyTorch 2.x的导出机制与TensorRT需要特定的适配层,2.3版本之前缺少这种适配。
-
最佳实践:对于TensorRT编译后的模型,应优先使用框架提供的专用保存API,而不是通用的PyTorch保存方法。
总结
在使用PyTorch-TensorRT时,模型保存是一个需要特别注意的环节。开发者应确保:
- 使用最新版本的PyTorch-TensorRT
- 遵循官方推荐的保存方式
- 理解不同保存格式的适用场景
通过正确的方法,可以确保TensorRT优化后的模型能够被持久化保存并在不同环境中稳定运行。
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