在C++平台上部署PyTorch模型流程+踩坑实录
极市导读
本文主要讲解如何将pytorch的模型部署到c++平台上的模型流程，按顺序分为四大块详细说明了模型转换、保存序列化模型、C ++中加载序列化的PyTorch模型以及执行Script Module。>>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿
最近因为工作需要，要把pytorch的模型部署到c++平台上，基本过程主要参照官网的教学示例，期间发现了不少坑，特此记录。
1.模型转换
libtorch不依赖于python，python训练的模型，需要转换为script model才能由libtorch加载，并进行推理。在这一步官网提供了两种方法：
方法一：Tracing
这种方法操作比较简单，只需要给模型一组输入，走一遍推理网络，然后由torch.ji.trace记录一下路径上的信息并保存即可。示例如下：
import torch
import torchvision
# An instance of your model.
model = torchvision.models.resnet18()
# An example input you would normally provide to your model's forward() method.
example = torch.rand(1, 3, 224, 224)
# Use torch.jit.trace to generate a torch.jit.ScriptModule via tracing.
traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)
缺点是如果模型中存在控制流比如if-else语句，一组输入只能遍历一个分支，这种情况下就没办法完整的把模型信息记录下来。
方法二：Scripting
直接在Torch脚本中编写模型并相应地注释模型，通过torch.jit.script编译模块，将其转换为ScriptModule。示例如下：
class MyModule(torch.nn.Module):
def __init__(self, N, M):
super(MyModule, self).__init__()
self.weight = torch.nn.Parameter(torch.rand(N, M))
def forward(self, input):
if input.sum() > 0:
output = self.weight.mv(input)
else:
output = self.weight + input
return output
my_module = MyModule(10,20)
sm = torch.jit.script(my_module)
forward方法会被默认编译，forward中被调用的方法也会按照被调用的顺序被编译
如果想要编译一个forward以外且未被forward调用的方法，可以添加 @torch.jit.export.
如果想要方法不被编译，可使用
@torch.jit.ignore（https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.jit.ignore.html#torch.jit.ignore）
或者 @torch.jit.unused（https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.jit.unused.html#torch.jit.unused）
# Same behavior as pre-PyTorch 1.2
@torch.jit.script
def some_fn():
return 2
# Marks a function as ignored, if nothing
# ever calls it then this has no effect
@torch.jit.ignore
def some_fn2():
return 2
# As with ignore, if nothing calls it then it has no effect.
# If it is called in script it is replaced with an exception.
@torch.jit.unused
def some_fn3():
import pdb; pdb.set_trace()
return 4
# Doesn't do anything, this function is already
# the main entry point
@torch.jit.export
def some_fn4():
return 2
在这一步遇到好多坑，主要原因可归为一下两点
1. 不支持的操作
TorchScript支持的操作是python的子集，大部分torch中用到的操作都可以找到对应实现，但也存在一些尴尬的不支持操作，详细列表可见https://pytorch.org/docs/master/jit_unsupported.html#jit-unsupported，下面列一些我自己遇到的操作：
1）参数/返回值不支持可变个数，例如
def __init__(self, **kwargs):
或者
if output_flag == 0:
return reshape_logits
else:
loss = self.loss(reshape_logits, term_mask, labels_id)
return reshape_logits, loss
2)各种iteration操作
eg1.
layers = [int(a) for a in layers]
报错torch.jit.frontend.UnsupportedNodeError: ListComp aren’t supported
可以改成：
for k in range(len(layers)):
layers[k] = int(layers[k])
eg2.
seq_iter = enumerate(scores)
try:
_, inivalues = seq_iter.__next__()
except:
_, inivalues = seq_iter.next()
eg3.
line = next(infile)
3)不支持的语句
eg1. 不支持continue
torch.jit.frontend.UnsupportedNodeError: continue statements aren’t supported
eg2. 不支持try-catch
torch.jit.frontend.UnsupportedNodeError: try blocks aren’t supported
eg3. 不支持with语句
4）其他常见op/module
eg1. torch.autograd.Variable
解决：使用torch.ones/torch.randn等初始化+.float()/.long()等指定数据类型。
eg2. torch.Tensor/torch.LongTensor etc.
解决：同上
eg3. requires_grad参数只在torch.tensor中支持，torch.ones/torch.zeros等不可用
eg4. tensor.numpy()
eg5. tensor.bool()
解决：tensor.bool()用tensor>0代替
eg6. self.seg_emb(seg_fea_ids).to(embeds.device)
解决：需要转gpu的地方显示调用.cuda()
总之一句话：除了原生python和pytorch以外的库，比如numpy什么的能不用就不用，尽量用pytorch的各种API。
2. 指定数据类型
1）属性，大部分的成员数据类型可以根据值来推断，空的列表/字典则需要预先指定
from typing import Dict
class MyModule(torch.nn.Module):
my_dict: Dict[str, int]
def __init__(self):
super(MyModule, self).__init__()
# This type cannot be inferred and must be specified
self.my_dict = {}
# The attribute type here is inferred to be `int`
self.my_int = 20
def forward(self):
pass
m = torch.jit.script(MyModule())
2）常量，使用Final关键字
try:
from typing_extensions import Final
except:
# If you don't have `typing_extensions` installed, you can use a
# polyfill from `torch.jit`.
from torch.jit import Final
class MyModule(torch.nn.Module):
my_constant: Final[int]
def __init__(self):
super(MyModule, self).__init__()
self.my_constant = 2
def forward(self):
pass
m = torch.jit.script(MyModule())
3）变量。默认是tensor类型且不可变，所以非tensor类型必须要指明
def forward(self, batch_size:int, seq_len:int, use_cuda:bool):
方法三：Tracing and Scriptin混合
一种是在trace模型中调用script，适合模型中只有一小部分需要用到控制流的情况，使用实例如下：
import torch
@torch.jit.script
def foo(x, y):
if x.max() > y.max():
r = x
else:
r = y
return r
def bar(x, y, z):
return foo(x, y) + z
traced_bar = torch.jit.trace(bar, (torch.rand(3), torch.rand(3), torch.rand(3)))
另一种情况是在script module中用tracing生成子模块，对于一些存在script module不支持的python feature的layer，就可以把相关layer封装起来，用trace记录相关layer流，其他layer不用修改。使用示例如下：
import torch
import torchvision
class MyScriptModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MyScriptModule, self).__init__()
self.means = torch.nn.Parameter(torch.tensor([103.939, 116.779, 123.68])
.resize_(1, 3, 1, 1))
self.resnet = torch.jit.trace(torchvision.models.resnet18(),
torch.rand(1, 3, 224, 224))
def forward(self, input):
return self.resnet(input - self.means)
my_script_module = torch.jit.script(MyScriptModule())
2.保存序列化模型
如果上一步的坑都踩完，那么模型保存就非常简单了，只需要调用save并传递一个文件名即可，需要注意的是如果想要在gpu上训练模型，在cpu上做inference，一定要在模型save之前转化，再就是记得调用model.eval(),形如
gpu_model.eval()
cpu_model = gpu_model.cpu()
sample_input_cpu = sample_input_gpu.cpu()
traced_cpu = torch.jit.trace(traced_cpu, sample_input_cpu)
torch.jit.save(traced_cpu, "cpu.pth")
traced_gpu = torch.jit.trace(traced_gpu, sample_input_gpu)
torch.jit.save(traced_gpu, "gpu.pth")
3.C++ load训练好的模型
libtorch/
bin/
include/
lib/
share/
然后就可以构建应用程序了，一个简单的示例目录结构如下：
example-app/
CMakeLists.txt
example-app.cpp
example-app.cpp和CMakeLists.txt的示例代码分别如下：
#include// One-stop header.
#include#include
int main(int argc, const char* argv[]) {
if (argc != 2) {
std::cerr << "usage: example-app\n" ;
return -1;
}
torch::jit::script::Module module;
try {
// Deserialize the ScriptModule from a file using torch::jit::load().
module = torch::jit::load(argv[1]);
}
catch (const c10::Error& e) {
std::cerr << "error loading the model\n";
return -1;
}
std::cout << "ok\n";
}
cmake_minimum_required(VERSION 3.0 FATAL_ERROR)
project(custom_ops)
find_package(Torch REQUIRED)
add_executable(example-app example-app.cpp)
target_link_libraries(example-app "${TORCH_LIBRARIES}")
set_property(TARGET example-app PROPERTY CXX_STANDARD 14)
至此，就可以运行以下命令从example-app/文件夹中构建应用程序啦：
mkdir build
cd build
cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=/path/to/libtorch ..
cmake --build . --config Release
其中/path/to/libtorch是之前下载后的libtorch文件夹所在的路径。这一步如果顺利能够看到编译完成100%的提示，下一步运行编译生成的可执行文件，会看到“ok”的输出，可喜可贺！
4. 执行Script Module
终于到最后一步啦！下面只需要按照构建输入传给模型，执行forward就可以得到输出啦。一个简单的示例如下：
// Create a vector of inputs.
std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
inputs.push_back(torch::ones({1, 3, 224, 224}));
// Execute the model and turn its output into a tensor.
at::Tensor output = module.forward(inputs).toTensor();
std::cout << output.slice(/*dim=*/1, /*start=*/0, /*end=*/5) << '\n';
前两行创建一个torch::jit::IValue的向量，并添加单个输入. 使用torch::ones()创建输入张量，等效于C ++ API中的torch.ones。然后，运行script::Module的forward方法，通过调用toTensor()将返回的IValue值转换为张量。C++对torch的各种操作还是比较友好的，通过torch::或者后加_的方法都可以找到对应实现，例如
torch::tensor(input_list[j]).to(at::kLong).resize_({batch, 128}).clone()
//torch::tensor对应pytorch的torch.tensor; at::kLong对应torch.int64;resize_对应resize
最后check一下确保c++端的输出和pytorch是一致的就大功告成啦~
踩了无数坑，薅掉了无数头发，很多东西也是自己一点点摸索的，如果有错误欢迎指正！
参考资料：
PyTorch C++ API - PyTorch master document
Torch Script - PyTorch master documentation
文章地址：
https://pytorch.org/cppdocs/
https://pytorch.org/tutorials/advanced/cpp_export.html
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