PyTorch提供了两种导出模型的方法:
- 将模型保存为.pt文件
用以下代码读取bin模型文件
python
# 获取模型
model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained(args.model_path,
device_map="auto",
local_files_only=args.local_files_only).half()
可以使用以下函数将模型保存为.pt文件:
python
torch.save(model.state_dict(), path_to_file)
其中,model是要保存的模型,state_dict()是将模型中所有参数的值保存为一个字典,path_to_file是保存路径和文件名。
- 将模型保存为ONNX格式
可以使用以下函数将PyTorch模型保存为ONNX格式:
torch.onnx.export(model, input, path_to_file)
其中,model是要保存的模型,input是一个PyTorch张量,用于指定输入张量的形状和数据类型,path_to_file是保存路径和文件名。该函数将自动将模型转换为ONNX格式并保存到本地文件中。
需要说明的是,保存为.ONNX格式的模型可以被其他深度学习框架加载和使用。