| """Exporta el modelo de PyTorch en formato TorchScript: model_ts.pt.
|
|
|
| No vuelve a entrenar: parte de ../pytorch-entrenamiento-evaluacion/model.safetensors
|
| (correr antes ese train.py).
|
|
|
| Uso:
|
| python exportar.py
|
| """
|
|
|
| import json
|
| import shutil
|
| import sys
|
| from pathlib import Path
|
|
|
| import numpy as np
|
| import torch
|
| from safetensors.torch import load_file
|
|
|
| CARPETA = Path(__file__).parent
|
| ORIGEN = Path(__file__).parent.parent / "pytorch-entrenamiento-evaluacion"
|
| sys.path.insert(0, str(ORIGEN))
|
| from modelo import RegresionLineal
|
|
|
|
|
| config = json.loads((ORIGEN / "config.json").read_text(encoding="utf-8"))
|
| media = np.array(config["normalizacion"]["media"], dtype="float32")
|
| desvio = np.array(config["normalizacion"]["desvio"], dtype="float32")
|
|
|
| modelo = RegresionLineal(n_entradas=len(config["entradas"]))
|
| modelo.load_state_dict(load_file(ORIGEN / "model.safetensors"))
|
| modelo.eval()
|
|
|
|
|
|
|
| ejemplo = torch.zeros(1, 3)
|
| torch.jit.trace(modelo, ejemplo).save(CARPETA / "model_ts.pt")
|
| print("Modelo guardado en model_ts.pt")
|
|
|
|
|
| for archivo in ["config.json"]:
|
| shutil.copy(ORIGEN / archivo, CARPETA / archivo)
|
| print("Copiados: config.json")
|
|
|
