pytorch 训练出来的模型，如何在生产环境中获得最大的推理性能？

Question

我有使用 torch 训练出来的模型，获得了一个 pth 文件

然后我现在需要部署到生产环境中，这个时候，我该怎么做？

直接使用 pytorch 推理？

"推理"指的是训练好模型后, 使用模型进行预测

我的主要问题是，生产环境中，如何部署 pytorch 的模型，以获得最高的性能？

就想 flask、django 写出来的代码，必须使用更加专业的 gunicorn、uwsgi 跑一样

看到这么一个教程：pytorch模型部署在生产环境

这个教程中说，需要把 pytorch 的模型转成 onnx 格式的模型。这是为什么？如果仅仅是为了『通用』，我觉得毫无意义、毫无必要。转成 onnx 可以提高性能吗？

pytorch 训练出来的模型，如何在生产环境中获得最大的推理性能？

Answer 1

在将 PyTorch 训练出来的模型部署到生产环境之前，您需要将模型导出为可以在生产环境中使用的格式。最常见的方式是将 PyTorch 模型导出为 ONNX 格式的模型，这样可以方便地在不同的硬件平台上使用。

ONNX 是一种开放的模型格式，它可以在多个深度学习框架和硬件平台之间实现模型的互操作性。因此，将模型转换为 ONNX 格式可以使模型更加通用，从而可以在不同的框架和硬件上进行推理。此外，ONNX 还提供了许多优化和加速的选项，如减小模型大小、减少内存使用量和优化计算。

PyTorch 提供了一个工具，可以将训练好的模型导出为 ONNX 格式，您可以使用 torch.onnx.export() 方法来完成。需要注意的是，将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式时，您需要考虑到 ONNX 与 PyTorch 之间的差异，例如 ONNX 不支持某些 PyTorch 特性，因此您需要进行一些适配。

在部署时，您可以使用 ONNX Runtime 来加载和运行 ONNX 格式的模型。ONNX Runtime 是一种跨平台、高性能的推理引擎，可以在 CPU 和 GPU 上运行，并且支持多种硬件加速器。使用 ONNX Runtime 可以获得更快的推理速度和更少的内存占用。

总结来说，将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式可以提高模型的通用性和性能，因此建议在部署前进行转换。同时，使用 ONNX Runtime 可以获得更快的推理速度和更少的内存占用。