以下分别介绍 PyTorch 模型加密和将模型搬至 GPU 中的方法:
PyTorch 模型加密
在实际应用场景中,为了保护模型的知识产权和数据安全,可能需要对训练好的 PyTorch 模型进行加密。以下是一种简单的基于对称加密算法(如 AES)对模型进行加密和解密的示例:
1. 安装依赖库
首先需要安装 pycryptodome
库用于加密操作:
pip install pycryptodome
2. 加密模型
import torch
from Crypto.Cipher import AES
from Crypto.Util.Padding import pad
import os# 定义加密函数
def encrypt_model(model_path, key, output_path):# 读取模型文件with open(model_path, 'rb') as f:model_data = f.read()# 初始化 AES 加密器cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC)# 填充数据以满足 AES 块大小要求padded_data = pad(model_data, AES.block_size)# 加密数据encrypted_data = cipher.encrypt(padded_data)# 保存加密后的模型和初始化向量(IV)with open(output_path, 'wb') as f:f.write(cipher.iv)f.write(encrypted_data)# 示例使用
model_path = 'model.pth'
key = os.urandom(16) # 生成 16 字节的随机密钥
output_path = 'encrypted_model.bin'
encrypt_model(model_path, key, output_path)
3. 解密模型
from Crypto.Cipher import AES
from Crypto.Util.Padding import unpad# 定义解密函数
def decrypt_model(encrypted_path, key):# 读取加密文件with open(encrypted_path, 'rb') as f:iv = f.read(16) # 读取初始化向量encrypted_data = f.read()# 初始化 AES 解密器cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC, iv)# 解密数据decrypted_data = cipher.decrypt(encrypted_data)# 去除填充model_data = unpad(decrypted_data, AES.block_size)return model_data# 示例使用
encrypted_path