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2025 iThome 鐵人賽

DAY 17
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今天會做到在專案中使用 Rust 做出推論 底下先列出 tasks


  • 決定模型架構與輸入輸出格式
  • 載入測試特徵和預測值
  • 隨機初始化測試模型並導出權重
  • 將 PyTorch state_dict轉換為 Rust 可讀格式(例如.npz)
import torch
import numpy as np

# 載入權重
state_dict = torch.load("model.pt", map_location="cpu")

# 轉存為 npz
npz_weights = {}
for k, v in state_dict.items():
    npz_weights[k] = v.numpy()

np.savez("model.npz", **npz_weights)

ex :

產出一個 model.npz,裡面包含:

['fc1.weight', 'fc1.bias', 'fc2.weight', 'fc2.bias']

晚點會放上 實作細節


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