Ptorch 与libTorch 使用过程中问题记录

最近在C++调用pytorch模型的时候遇到了一点小问题，特此记录。
基于python和pytorch训练了一个分类模型，保存为pkl文件；因C++和Python读取的文件方式不同，所以在使用C++调用之间把训练生成的模型文件转换成Torch Script，即生成一个pt文件，这样就可以使用C++进行调用。
生成的pkl和pt文件在python下测试，结果保持一致，证明模型没有问题，很好，继续。
在C++下调用pt文件，发现测试结果与python版本不一致，证明喂给模型的数据有问题。
以下为python和C++的代码片段：
python:

from torchvision import transformsimport os
from PIL import Image
import torch
import torch.nn.functional as F
img_path=D:\\'
data_transforms=transforms.Compose([transforms.Resize(128),transforms.ToTensor() ]) #resize,并将图片转换成tensor
for file in os.listdir(img_path):
    imagepath = img_path+"\\"+file    image = Image.open(imagepath)   #load图片
    imgblob   = data_transforms(image).unsqueeze(0)  #增加维度
    torch.no_grad()
    pre     = F.softmax(model(imgblob.cuda()))
    prediction = torch.argmax(pre).item()print(prediction)

C++:

cv::Mat temImage = cv::imread("D:\\1.jpg"); 
cv::resize(temImage,temImage, cv::Size(128, 128));    
torch::Tensor tensor