PyTorch C++ 项目教程

PyTorch C++ 项目教程

【免费下载链接】pytorch-cpp C++ Implementation of PyTorch Tutorials for Everyone 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-cpp

1. 项目的目录结构及介绍

PyTorch C++ 项目的目录结构如下：

pytorch-cpp/
├── CMakeLists.txt
├── README.md
├── examples/
│   ├── CMakeLists.txt
│   ├── mnist/
│   │   ├── CMakeLists.txt
│   │   ├── main.cpp
│   │   └── README.md
│   ├── resnet/
│   │   ├── CMakeLists.txt
│   │   ├── main.cpp
│   │   └── README.md
│   └── ...
├── include/
│   └── pytorch_cpp/
│       ├── dataset.h
│       ├── model.h
│       └── ...
├── src/
│   ├── dataset.cpp
│   ├── model.cpp
│   └── ...
└── tests/
    ├── CMakeLists.txt
    ├── test_dataset.cpp
    ├── test_model.cpp
    └── ...

目录结构介绍

• CMakeLists.txt: 顶层CMake配置文件，用于构建整个项目。
• README.md: 项目说明文档。
• examples/: 包含多个示例项目，每个示例项目都有自己的CMake配置文件和主程序文件。
  • mnist/: MNIST数据集的示例项目。
  • resnet/: ResNet模型的示例项目。
  • ...: 其他示例项目。
• include/: 包含项目的头文件。
  • pytorch_cpp/: 具体的头文件目录。
• src/: 包含项目的源文件。
• tests/: 包含项目的测试文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于examples/目录下的各个示例项目中。以mnist示例项目为例，启动文件为main.cpp。

mnist/main.cpp

#include <torch/torch.h>
#include <iostream>

// 定义一个简单的卷积神经网络
struct Net : torch::nn::Module {
    Net() {
        // 定义网络层
    }

    torch::Tensor forward(torch::Tensor x) {
        // 前向传播
    }
};

int main() {
    // 初始化CUDA
    torch::DeviceType device_type = torch::kCPU;
    if (torch::cuda::is_available()) {
        device_type = torch::kCUDA;
    }
    torch::Device device(device_type);

    // 创建网络实例
    Net net;
    net.to(device);

    // 加载数据集
    auto dataset = torch::data::datasets::MNIST("path/to/dataset");
    auto data_loader = torch::data::make_data_loader(std::move(dataset));

    // 定义优化器
    torch::optim::SGD optimizer(net.parameters(), /*lr=*/0.01);

    // 训练网络
    for (size_t epoch = 1; epoch <= 10; ++epoch) {
        for (auto& batch : *data_loader) {
            auto data = batch.data.to(device);
            auto target = batch.target.to(device);

            optimizer.zero_grad();
            auto output = net.forward(data);
            auto loss = torch::nll_loss(output, target);
            loss.backward();
            optimizer.step();
        }
    }

    return 0;
}

启动文件介绍

• main.cpp: 主程序文件，包含网络定义、数据加载、优化器定义和训练循环。
• Net: 定义了一个简单的卷积神经网络。
• main函数: 初始化CUDA设备，创建网络实例，加载数据集，定义优化器，并进行训练。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要为CMakeLists.txt文件，分别位于顶层目录和各个示例项目目录中。

顶层CMakeLists.txt

cmake_minimum_required(VERSION 3.0 FATAL_ERROR)
project(pytorch_cpp)

# 设置C++标准
set(CMAKE_CXX_STANDARD 14)

# 添加子目录
add_sub

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