将生成的ckpt_e_50.pth文件转为适合在pc端做推断的.pt文件:
model = UNet(3, 1) modelname = 'ckpt_e_50.pth' ckpt = torch.load(opt.pretrain + modelname) model.load_state_dict(ckpt['state_dict'], strict=False) model.eval() example = torch.rand(1, 3, 240, 320) example1 = torch.rand(1, 1, 30, 40) traced_script_module = torch.jit.trace(model, (example, example1)) traced_script_module.save("model.pt")
注意,开始保存出的model.pt在pc端C++载入的时候报错,发现torch版本是1.0.0,更新为1.1.0之后转出来的pt文件即可正确读取。