【深度学习技术】如何用C++加载pytorch模型并进行推理部署（二）

在C++环境中部署PyTorch模型，主要是为了利用已训练好的深度学习模型进行推理或集成到现有的C++应用中。PyTorch提供了Libtorch库，它是一个C++接口，允许我们在C++环境中加载和执行PyTorch模型。下面将详细阐述如何...

libtorch的vs2017 64位 release 的C++开发包,平台集v141。include配置【libtorch\include ；libtorch\include\torch\csrc\api\include】；lib配置【libtorch\lib ； caffe2_detectron_ops.lib、caffe2_module_test_dynamic.lib、torch.lib、torch_cpu.lib、c10.lib、fbgemm.lib、cpuinfo.lib、clog.lib、libprotoc.lib、libprotobuf.lib、mkldnn.lib、libprotobuf-lite.lib、asmjit.lib】；属性->C/C++ ->常规->SDL检查->否；属性->C/C++ ->语言->符号(合)模式->否； 测试例程： #include #include struct Net : torch::nn::Module { Net(int64_t N, int64_t M) { W = register_parameter("W", torch::randn({ N, M })); b = register_parameter("b", torch::randn(M)); } torch::Tensor forward(torch::Tensor input) { return torch::addmm(b, input, W); } torch::Tensor W, b; }; int main() { std::cout << "Hello World!\n"; torch::Tensor tensor = torch::eye(3);// torch::eye(3); std::cout << tensor << std::endl; Net net(4, 5); for (const auto& p : net.parameters()) { std::cout << p << std::endl; } system("PAUSE"); }

java 通过jna调用c++ 推理方法 用c++ 做pytorch torch script 推理