alex1801

一直没有找到libtorch函数重载的合适的例子，今天刷torchvision找到下面代码，通过函数重载实现libtorch不同参数接口的支持。有点抽象，看例子就明白了。@torch.jit._overload_method # noqa: F811def forward(self, input): # type: (List[Tensor]) -> (Tensor) pass@torch.jit._overload_method # noqa: F811def fo

使用pytorch可以很方便的训练了网络，但是在部署libtorch的时候，c++对tensor的操作接口API，资料不是很多，因此，进行整理收集，形成文档。目录1、tensor创建1.1、std::vector转tensor1.2、torch::empty()1.3、torch::ones()1.4、torch::zeros()1.5、torch::rand()2、获取tensor属性2.1、tensor.sizes()/numel()2.2、获取tensor值

libtorch文档写的真不怎么好，看起来费劲，所以一般用pytoch训练模型，之后把模型保存为traces script model，再通过libtorch加载，进行决策，完成c++集成调用。这里对 常用libtorch API进行整理，也只整理常用的。验证环境：win10、vs2017、pytorch1.6、libtorch1.6、cuda10.2、python3.7。1、Mat转Tensor1）将图像由BRG转为RGB通道；2）转为浮点型，量化到0~1；3）opencv转tenso

分类模型c++端部署，常用函数。1、输入inputs处理一般使用cv::imread读取图像，输入网络前，需要Mat转为合适的tensor。如需做esize，clip，padding等操作，可通过cv函数完成后再转tensor。torch::DeviceType device_type = at::kCUDA;cv::Mat img = cv::imread("dog.jpg");cv::cvtColor(img, img, CV_BGR2RGB); // convert to RGB

开发环境：VS2017（VS2015亲测也能通过） win10 cmake>=3.0 libtorch1.6-release pytorch1.6以ResNet18为基础结构，进行分类网络实际部署测试验证。libtorch c++部署分为两个部分：1）python端实现将pytorch模型转为traces script模型文件.pt；2）c++端加载.pt模型文件，通过libtorch进行前项推理。1、python端模型转换这里使用torchvision中预置的ResNe

1、引用关系以vs下libtorch引用CUDA为例：包含目录：libtorch_dir/includelibtorch_dir/include/torch/csrc/api/include库目录：libtorch_dir/lib动态库：c10.libc10_cuda.libtorch_cpu.libtorch_cuda.lib测试代码：#include<iostream>#include<torch/script.h>#inc

开发环境：VS2017（VS2015亲测也能通过） win10 cmake>=3.0 libtorch1.6-releasepytorch中libtorch加入了对C++的支持，以方便集成。但不同系统、开发环境下遇到的问题不同，这里进行整理。此方案为win10+vs下集成代码验证。1、准备工作1.1、cmake下载用vs编译也是可以的，本文选用vs编译。确定有>=3.0版本的cmake和比较高的vs版本。cmake下载。https://cmake.org/files/