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C++ 调用 PyTorch 的 torch 库使用困难

2023-07-02 20:28:35 深夜i -- --

C++ PyTorch torch 库使用困难调用

近年来，机器学习和人工智能的发展日新月异，而PyTorch则是其中一个备受欢迎的机器学习框架。然而，许多C++开发人员都面临了一个问题：如何使用PyTorch的torch库。

PyTorch的torch库是一个非常强大的工具，可以轻松地进行深度神经网络的训练和测试。但是，对于那些熟悉C++而不熟悉Python的开发人员来说，使用这个库是一件困难的事情。因此，让我们探讨一下如何在C++中调用PyTorch的torch库。

首先，我们需要确保我们安装了PyTorch和Torchvision。然后，我们需要在C++代码中包括PyTorch的头文件，例如：

#include

然后，我们需要定义我们的模型，可以使用Python中的torch模块在Python中定义一个模型，然后将其保存到磁盘上，以便C++代码可以读取它。例如，在Python中定义并保存一个模型：

import torch

import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):

def __init__(self):

super(Net, self).__init__()

self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)

self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)

self.fc1 = nn.Linear(320, 50)

self.fc2 = nn.Linear(50, 10)

def forward(self, x):

x = torch.relu(torch.max_pool2d(self.conv1(x), 2))

x = torch.relu(torch.max_pool2d(self.conv2(x), 2))

x = x.view(-1, 320)

x = torch.relu(self.fc1(x))

x = self.fc2(x)

return torch.log_softmax(x, dim=1)

model = Net()

torch.save(model.state_dict(), "model.pt")

接下来，在C++代码中，我们将加载模型，并将输入传递给模型以获得输出。例如：

// 加载模型

torch::jit::script::Module module = torch::jit::load("model.pt");

// 创建输入

at::Tensor input = torch::randn(1);

// 将输入传递给模型以获得输出

at::Tensor output = module.forward({ input }).toTensor();

最后，我们还需要处理输出以获取我们需要的结果。例如，如果我们想知道模型识别输入中的数字是什么，我们可以使用以下代码：

// 获取模型的预测

std::vector output_vec(output.data (), output.data () + output.numel());

auto max_iter = std::max_element(output_vec.begin(), output_vec.end());

auto predicted_digit = std::distance(output_vec.begin(), max_iter);

这个例子中的模型是一个简单的卷积神经网络，它可以识别28 x 28像素的手写数字。当然，实际的模型可能更加复杂，但基本的技术原理是相同的。

使用PyTorch的torch库可以让我们轻松地训练和测试深度神经网络。然而，在C++中使用这个库可能会让开发者感到困惑，上面提到的方法是其中一种调用torch库的方法。通过学习更多关于PyTorch的资料，探究一些例子，超出以上的方法去调用torch库，可以帮助开发者更好地调用这个库并获得更加定制化的结果。

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