c++使用torch的问题

最新推荐文章于 2024-07-16 19:19:12 发布
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#c++ #torch #script

本文解决了一个关于C++与PyTorch库在同一个项目中出现的兼容性问题，具体表现为unqualified-id错误和derivative未实现错误。通过调整类的封装和include顺序，成功解决了QFile和torch/script之间的冲突。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  • 问题：unqualified-id before ‘)’ token const std::vector& slots() const {
    原因：QFile和‘torch/script"兼容的问题
    解决方案：将使用QFile和torch的封装到两个类中 ，并且先include封装有torch的类

  • 问题：the derivative for ‘index’ is not implemented
    原因：index中require_grad =True
    解决方案：index = index.detach()

c++ 打印 torch tensor
jacke121的专栏
05-09 6201
新版是at::Tensor auto top_scores_a = image_prediction_data[m][6].item().toInt(); printf("111111111111111:%d \n",top_scores_a); 可以参考： https://blog.youkuaiyun.com/u010397980/article/details/89437628 ...
Torch-TensorRT 2.4 Windows 支持中的 C++ 运行时支持、转换器中增强的动态形状支持
专注于人工智能领域的小何尚
11-12 486
Torch-TensorRT 2.4.0 面向 PyTorch 2.4、CUDA 12.4（可通过 PyTorch 包索引获取 CUDA 11.8/12.1 的版本 - https://download.pytorch.org/whl/cu118 https://download.pytorch.org/whl/cu121）和 TensorRT 10.1。此版本引入了对 Windows 平台上 C++ 运行时的官方支持，但仅限于 dynamo 前端，支持 AOT 和 JIT 工作流。
C++调用PyTorch模型教程
xyqqwer的博客
03-02 5037
在人工智能的世界中，PyTorch已经成为了研究人员和工程师们广泛使用的深度学习框架之一。它以其灵活性和动态计算图而闻名，非常适合快速原型设计和实验。然而，当我们想要将训练好的模型部署到生产环境中时，我们可能会倾向于使用C++这样的更高性能语言，因为它提供了更好的速度和资源管理。幸运的是，PyTorch提供了LibTorch库，使得我们可以在C++环境中加载和使用PyTorch模型。本教程将详细介绍如何在C++中调用PyTorch模型，包括环境配置、模型的导出、C++中的加载和使用等步骤。
c++ 构造函数调用方法_torch._C
weixin_32230811的博客
12-31 658
我在简书上写了关于torch._C的文章，现将地址和原文贴上来。torch._C​www.jianshu.comPyTorch为实现前端的易用性与灵活性，使用了user-friendly的动态语言Python作为首选前端，但对比Python语言与C++性能的性能，前者与后者的差是数量级的。部分的原因如下：1、Python支持动态类型，Python引入了很多抽象，需要在执行时判断数据类型，带来很大的...
【Pytorch】（十四）C++ 加载TorchScript 模型
weixin_44378835的博客
04-25 1334
要在C++中加载序列化的TorchScript模型，必须依赖于PyTorch C++API（也称为LibTorch）。最新的稳定版本的LibTorch可以从。下面将使用CMake和LibTorch构建一个C++应用程序，该应用程序加载并执行一个序TorchScript模型。以下内容将介绍如何在C++环境下加载和运行TorchScript 模型。include/文件夹包含程序需要包含的头文件，应该是解压缩的libtorch的完整路径。lib/文件夹包含必须链接的共享库，将Step 1相同的。
在 C++ 中使用 PyTorch
程序猿视角
05-22 2814
PyTorch 提供了 C++ 前端 API 接口，可以直接在 C++ 中使用 PyTorch 的相关功能。您可以使用 C++ API 在 C++ 代码中构建、训练和部署深度学习模型。6.使用 C++ API 加载和运行 Torch Script 模型或使用 ONNX Runtime 加载和运行 ONNX 模型。上述代码实现了一个使用 C++ API 训练 MNIST 数字识别模型并在每 100 批次后输出损失值的示例。4.在训练周期中使用 C++ API 优化模型。
在C++中加载TorchScript模型
05-10 816
在C++中加载TorchScript模型 本教程已更新为可与PyTorch 1.2一起使用 顾名思义，PyTorch的主要接口是Python编程语言。尽管Python是合适于许多需要动态性和易于迭代的场景，并且是首选的语言，但同样的，在 许多情况下，Python的这些属性恰恰是不利的。后者通常适用的一种环境是要求生产-低延迟和严格部署。对于生产场景，即使只将C ++绑定到Java， Rust或Go之类的另一种语言中，它也是经常选择的语言。以下各段将概述PyTorch提供的从现有Python模型到可以完全
在C++中加载TorchScript模型的方法
08-25
"在C++中加载TorchScript模型的方法" 知识点1： PyTorch 在生产环境中的限制 ...使用 TorchScript，可以在 C++ 中加载和执行模型，而无需依赖 Python。这使得生产环境中的模型部署变得更加灵活和高效。
增强学习框架：C++集成TorchScript与策略梯度训练.pdf
最新发布
07-14
文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿用作商业用途。 C++，集面向对象、泛型编程与高性能于一身的全能编程语言，凭借强大的抽象能力与...
用C++定义一个类Torch，计算奥运火炬传递总时间
webdev
11-26 230
一、要求： 定义一个类Torch，计算奥运火炬传递总时间。具体要求如下： （1）私有成员 int d,h,m,s;分别表示奥运火炬传递的天数，小时数，分钟数及秒数。 （2）公有成员 Torch (char*p):构造函数，有指针p指向的全部由数字构成的8位字符串初始化火炬传递的时间，其中，天，时。分，秒分别用两位字符表示（假设火炬的传递时间按不超过99天）例如，当char *p=”061...
安装C++的torch
qq_43515934的博客
06-24 662
注意，pytorch官网没有过往版本的C++ torch。所以一般是通过逻辑推测出其下载地址。有个大佬把这些地址直接推出来了。下面官网可以直接拿。找到以前的C++,torch版本。看到对应于你的cuda版本的C++torch。下载之后可以直接解压缩，然后放入你的库中。然后配置torch，C++的环境变量。访问/etc/environment。找到自己的cuda版本。
VS2017 C++调用torch模型——libtorch
weixin_44220689的博客
03-04 5142
想要实现C++调运python文件，需要一个工具包libtorch。本文只是简单记录一下我个人的操作过程，之前一直使用python+torch，现在试试配置一下C++的环境吧，好在不算麻烦，比较顺利的成功了。
Torch C++实现Lenet-5网络训练与测试
Luo_LA的博客
07-01 1333
Torch C++开发环境与第一个程序 头文件 编译环境 CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION 3.16) # 1.指定项目名 project(main) # 2.执行Torch的cmake配置的位置 set(CMAKE_PREFIX_PATH "C:/libtorch") # 3.直接加载Torch C++提供cmake配置 find_package(Torch REQUIRED) # 4.直接使用预先定义的变量（服务于Torch项目
C++中调用Pytorch模型
Afison的博客
07-16 1105
在C++中加载以使用 LibTorch（PyTorch 的 C++ API）时，需要进行一些设置，包括安装 LibTorch 库、配置编译器和链接器以找到库文件和头文件。
在 C++ 中加载 TorchScript 模型
yanglamei1962的博客
06-20 964
顾名思义，PyTorch 的主要接口是 Python 编程语言。尽管 Python 是许多需要动态性和易于迭代的场景的合适且首选的语言，但是在同样许多情况下，Python 的这些属性恰恰是不利的。后者经常应用的一种环境是生产–低延迟和严格部署要求的土地。对于生产场景，即使仅将 C++ 绑定到 Java，Rust 或 Go 之类的另一种语言中，它也是经常选择的语言。以下各段将概述 PyTorch 提供的从现有 Python 模型到序列化表示形式的路径，该序列化表示形式可以完全由 C++加载和执行。
C++部署pytorch模型
weixin_39450742的博客
04-25 2060
转自https://www.jianshu.com/p/02f16439892d，侵删 （一）————将pytorch模型转化为torchscript模型 Pytorch官方提供的C++API名为libtorch，在Pytorch1.0版本之后开始支持windows，以后就可以直接用libtorch来部署Pytorch模型了。 在Windows平台上用C++部署深度学习应用一直很麻烦，caffe使用自定义层还需要自己写backward()，而TensorFlow对Windows平台的支持也不是很好，在W
2024年C C++最新C语言--内存函数(3)，2024年最新这些面试官常问的开发面试题你都掌握好了吗
2401_84978588的博客
05-13 606
和memcpy的差别就是memmove函数处理的源内存块和⽬标内存块是。是⽤来设置内存的，将内存中的值以字节为单位设置成想要的内容。95%以上C C++开发知识点，真正体系化！出现重叠，就得使⽤memmove函数处理。
构建Torch-TensorRT的C++ 库
凉_白开的博客
04-02 1023
Torch-TensorRT是一个将PyTorch模型转化为TensorRT可执行引擎的库，旨在将PyTorch模型的推理性能提升至接近TensorRT的水平。它充分利用了TensorRT在优化CUDA内核和执行计划方面的优势，使得PyTorch模型能够在NVIDIA GPU上实现高效的推理。Torch-TensorRT简化了PyTorch到TensorRT的转换过程，降低了使用门槛，使得开发者能够轻松地将PyTorch模型部署到生产环境中，实现高性能的实时推理。
在c++中加载TorchScript模型
黄小黄的窝
07-30 3199
在c++中加载TorchScript模型 一、运行环境 win 10 vs 2015 OpenCV 3.4.1 cmake libtorch 二、opencv环境搭建 详情请见https://blog.youkuaiyun.com/qq_41175905/article/details/80560429 这位博客是vs2017我用到我的vs2015上同样适用 三、libtorch安装 1.官网下载地址（选择适合自己的版本） https://pytorch.org/get-started/locally/ 因为我个人使用
C++下载torch
03-08
### 安装和配置适用于 C++ 的 PyTorch 库 为了在 C++ 项目中安装和配置 Torch 库，可以遵循如下方法： #### 下载 LibTorch LibTorch 是 PyTorch 提供给 C++ 开发者的官方库。可以从官方网站获取预编译版本或者源码自行编译。 - 访问 [PyTorch官网](https://pytorch.org/) 并导航到 “Get Started” 页面。 - 根据操作系统选择合适的二进制文件下载链接，通常推荐使用稳定版（Stable）中的 CPU 或 GPU 版本取决于硬件支持情况[^2]。 #### 设置开发环境 对于 Visual Studio 2022 用户，在配置 CUDA 和 Torch(C++) 支持时需要注意特定路径设置。例如 E:\Environmentc\libtorch\include\torch\csrc\api\include 这样的目录应当被加入项目的包含路径中以便能够正确识别头文件[^1]。 #### 使用 CMake 构建项目 创建一个新的 CMakeLists.txt 文件来定义构建规则，并指定 LibTorch 的位置作为外部依赖项。这里给出一个简单的例子说明如何通过 CMake 来集成 LibTorch: ```cmake project(MyProject) set(TORCH_INSTALL_PATH "/path/to/libtorch") # 替换成实际解压后的 libtorch 路径 find_package(Torch REQUIRED PATHS ${TORCH_INSTALL_PATH} NO_DEFAULT_PATH) add_executable(${PROJECT_NAME} main.cpp) target_link_libraries(${PROJECT_NAME} "${TORCH_INSTALL_PATH}/lib/${CMAKE_STATIC_LIBRARY_PREFIX}torch_cpu${CMAKE_STATIC_LIBRARY_SUFFIX}") ``` 上述脚本假设已经设置了 `TORCH_INSTALL_PATH` 变量指向本地的 LibTorch 解压缩目录；同时指定了静态链接方式(`STATIC`)连接至 torch_cpu 库[^3]。 #### 测试安装是否成功 编写一段简单程序验证安装是否正常工作。下面是一段用于打印随机张量的小型测试代码片段： ```cpp #include <iostream> #include "torch/torch.h" int main() { auto tensor = torch::randn({5, 3}); std::cout << tensor << '\n'; } ``` 如果一切顺利，则应该可以看到控制台输出了一个形状为 `[5,3]` 的浮点数矩阵表示形式。
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