TracedLayer

class paddle.jit. TracedLayer ( program, parameters, feed_names, fetch_names ) [源代码]

TracedLayer 用于将前向动态图模型转换为静态图模型，主要用于将动态图保存后做在线 C++预测。除此以外，用户也可使用转换后的静态图模型在 Python 端做预测，通常比原先的动态图性能更好。

TracedLayer 使用 Executor 和 CompiledProgram 运行静态图模型。转换后的静态图模型与原动态图模型共享参数。

所有的 TracedLayer 对象均不应通过构造函数创建，而应通过调用静态方法 TracedLayer.trace(layer, inputs) 创建。

TracedLayer 只能用于将 data independent 的动态图模型转换为静态图模型，即待转换的动态图模型不应随 tensor 数据或维度的变化而变化。

方法

static trace(layer, inputs)

创建 TracedLayer 对象的唯一接口，该接口会调用 layer(*inputs) 方法运行动态图模型并将其转换为静态图模型。

参数

  • layer (dygraph.Layer) - 待追踪的动态图 layer 对象。

  • inputs (list(Variable)) - 动态图 layer 对象的输入变量列表。

返回

tuple，包含 2 个元素，其中第一个元素是 layer(*inputs) 的输出结果，第二个元素是转换后得到的 TracedLayer 对象。

代码示例

import paddle

class ExampleLayer(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(ExampleLayer, self).__init__()
        self._fc = paddle.nn.Linear(3, 10)

    def forward(self, input):
        return self._fc(input)


layer = ExampleLayer()
in_var = paddle.uniform(shape=[2, 3], dtype='float32')
out_dygraph, static_layer = paddle.jit.TracedLayer.trace(layer, inputs=[in_var])

# run the static graph model using Executor inside
out_static_graph = static_layer([in_var])

print(len(out_static_graph)) # 1
print(out_static_graph[0].shape) # (2, 10)

# save the static graph model for inference
static_layer.save_inference_model(dirname='./saved_infer_model')

set_strategy(build_strategy=None, exec_strategy=None)

设置构建和执行静态图模型的相关策略。

参数

  • build_strategy (BuildStrategy，可选) - TracedLayer 内部 CompiledProgram 的构建策略。

  • exec_strategy (ExecutionStrategy，可选) - TracedLayer 内部 CompiledProgram 的执行策略。

返回

无。

代码示例

import paddle

class ExampleLayer(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(ExampleLayer, self).__init__()
        self._fc = paddle.nn.Linear(3, 10)

    def forward(self, input):
        return self._fc(input)

layer = ExampleLayer()
in_var = paddle.uniform(shape=[2, 3], dtype='float32')

out_dygraph, static_layer = paddle.jit.TracedLayer.trace(layer, inputs=[in_var])

build_strategy = paddle.static.BuildStrategy()
build_strategy.enable_inplace = True

exec_strategy = paddle.static.ExecutionStrategy()
exec_strategy.num_threads = 2

static_layer.set_strategy(build_strategy=build_strategy, exec_strategy=exec_strategy)
out_static_graph = static_layer([in_var])

save_inference_model(path, feed=None, fetch=None)

将 TracedLayer 保存为用于预测部署的模型。保存的预测模型可被 C++预测接口加载。

path 是存储目标的前缀，存储的模型结构 Program 文件的后缀为 .pdmodel，存储的持久参数变量文件的后缀为 .pdiparams。

参数

  • path (str) - 存储模型的路径前缀。格式为 dirname/file_prefix 或者 file_prefix 。

  • feed (list(int)，可选) - 预测模型输入变量的索引。若为 None，则 TracedLayer 的所有输入变量均会作为预测模型的输入。默认值为 None。

  • fetch (list(int)，可选) - 预测模型输出变量的索引。若为 None，则 TracedLayer 的所有输出变量均会作为预测模型的输出。默认值为 None。

返回

无。

代码示例

import numpy as np
import paddle

class ExampleLayer(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(ExampleLayer, self).__init__()
        self._fc = paddle.nn.Linear(3, 10)

    def forward(self, input):
        return self._fc(input)

save_dirname = './saved_infer_model'
in_np = np.random.random([2, 3]).astype('float32')
in_var = paddle.to_tensor(in_np)
layer = ExampleLayer()

out_dygraph, static_layer = paddle.jit.TracedLayer.trace(layer, inputs=[in_var])
static_layer.save_inference_model(save_dirname, feed=[0], fetch=[0])

paddle.enable_static()
place = paddle.CPUPlace()
exe = paddle.static.Executor(place)
program, feed_vars, fetch_vars = paddle.static.load_inference_model(save_dirname,
                                    exe)

fetch, = exe.run(program, feed={feed_vars[0]: in_np}, fetch_list=fetch_vars)
print(fetch.shape) # (2, 10)