PyTorch模型导出格式选择策略

在PyTorch深度学习模型优化中，模型导出格式的选择直接影响部署效率和推理性能。本文将通过具体测试数据对比不同导出格式的优劣。

导出格式对比：

1. torchscript（trace）：适用于静态图，导出速度快但动态形状支持差。
2. torchscript（script）：支持动态形状，但导出过程复杂且需要严格类型注解。
3. ONNX：跨框架兼容性最佳，适合多平台部署。
4. TensorRT：NVIDIA GPU优化，推理速度最快但仅限NVIDIA设备。

性能测试代码示例：

import torch
import time

class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv = torch.nn.Conv2d(3, 64, 3)
        self.relu = torch.nn.ReLU()
    
    def forward(self, x):
        return self.relu(self.conv(x))

model = Model()
model.eval()

# 导出为torchscript
traced_model = torch.jit.trace(model, torch.randn(1, 3, 224, 224))
traced_model.save("model_traced.pt")

# 导出为ONNX
torch.onnx.export(model, torch.randn(1, 3, 224, 224), "model.onnx", 
                  export_params=True, opset_version=11)

测试环境与结果：

• 测试设备：RTX 3080
• 输入尺寸：(1, 3, 224, 224)
• 推理次数：1000次

结论： 若部署环境为NVIDIA GPU，TensorRT是最佳选择；若需跨平台兼容性，ONNX格式更优。