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RSS订阅原创 Pytorch模型迁移至Libtorch（C++平台）
以其中的encoder为例，由于需要转换为C语言，需要对函数的输入输出数据类型进行确切定义，主要是对forward的hidden输入定义（好像转换时默认的数据类型为tensor，原本就是tensor的如x就不用改了）。（出错的时候打印一下输入，比如输入的size应该为{1，2}但实际为{2}就会报错，而且不会提示什么错。教程没找到直接的LSTM libtorch版本，而且采用LSTM Cell的forward函数可能有多个输入，多个返回值，主要是解决了这种问题。保存为pt文件后就可以了。
2025-01-02 20:32:26
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原创 nuplan示例教程（scenario_visualization）
3.1.1 找到下载网站，如https://repo.anaconda.com/miniconda/3.2.2 conda create --name name python=3.9 配置环境。更新pip python.exe -m pip install --upgrade pip。安装好后在vscode中安装好python扩展可以直接选择此虚拟环境的python解释器。3.1.3 下载的为sh文件，使用"sh 文件名称" 安装程序。这样下的文件权限为root，不能直接修改，选择好python解释器。
2024-10-21 16:04:18
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空空如也
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