C++和Python都是很流行的编程语言，而PyTorch则是一个功能强大的机器学习框架，它在科学计算和深度学习方面都有出色的表现。因此，有时候我们需要在C++程序中调用PyTorch，以便更好地实现我们的目标。

在这篇文章中，我们将介绍如何在C++中调用PyTorch的方法。首先，在C++中使用PyTorch需要一个PyTorch的C++接口，因此你需要安装并配置相应的环境。这个接口提供了一些功能用于创建和运行PyTorch模型。

接下来，我们需要导入必要的头文件和命名空间，以便在C++中使用PyTorch的相关功能。例如，我们需要引用库文件 “libtorch” 和 “libtorch_cpu”，而命名空间为 “torch” 和 “nn” 。

下面是首要的头文件和命名空间引用：

#include

#include

using namespace torch;

using namespace nn;

一旦我们成功引用了这些相关的库和命名空间，我们就可以开始创建PyTorch模型了。下面是一个简单的例子：

auto input = torch::randn( 28);

auto layer1 = torch::nn::Conv2d(torch::nn::Conv2dOptions(1, 16, 5).padding(2));

auto layer2 = torch::nn::Conv2d(torch::nn::Conv2dOptions(16, 32, 5).padding(2));

auto pool = torch::nn::MaxPool2d(torch::nn::MaxPool2dOptions(2));

auto output = layer2(layer1(input)).view({-1, 32 * 7 * 7});

output = torch::nn::Linear(32 * 7 * 7, 10)(torch::relu(output));

auto net = torch::nn::Sequential(layer1, torch::relu, pool, layer2,

                 torch::relu, pool, torch::nn::Flatten(),

                 torch::nn::Linear(32 * 7 * 7, 10));

在这个简单的PyTorch模型中，我们从一个随机张量“input”中开始，然后通过一系列的卷积层、池化层和线性层进行操作。最后，我们得到了一个输出张量“output”，它的形状为“[-1, 10]”，其中“-1”表示张量的第一个维度可以是任何长度。

接下来，我们需要用两种不同的方式来导入模型。

一种选择是在Python环境中训练和保存模型，然后在C++环境中导入和使用它。在Python中，首先要定义模型的结构，然后训练模型并保存它。

import torch

import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):

  def __init__(self):

    super(Net, self).__init__()

    self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5, padding=2)

    self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=5, padding=2)

    self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)

    self.fc = nn.Linear(32 * 7 * 7, 10)

    self.relu = nn.ReLU()

  def forward(self, x):

    x = self.conv1(x)

    x = self.relu(x)

    x = self.pool(x)

    x = self.conv2(x)

    x = self.relu(x)

    x = self.pool(x)

    x = x.view(-1, 32 * 7 * 7)

    x = self.fc(x)

    return x

net = Net()

x = torch.randn(3, 1, 28, 28)

y = net(x)

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

在这个例子中，我们首选定义了一个名为“Net”的模型，并创建了模型所有的层。然后我们利用训练数据对模型进行训练，并使用“state_dict()”方法保存模型。

接下来，我们回到C++的代码中，载入和运行这个模型。 we can use the torch::jit::load() API:

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

auto forward_fn = module.get_method("forward");

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

在这个例子中，我们使用了“torch::jit::load()”API来导入模型，并使用“module.get_method()”方法获得了模型的一个前向计算函数的句柄。我们调用这个函数，传递输入张量作为参数，并在最后将输出张量转换为“at::Tensor”类型。

另一种选择是使用C++ API直接构建模型。在这种情况下，不需要在Python环境下训练和保存模型。我们可以直接使用C++ API定义和运行模型。

在这个示例中，我们创建了一个与上面Python版本的模型完全一样的模型。

auto layer1 = torch::nn::Conv2d(torch::nn::Conv2dOptions(1, 16, 5).padding(2));

auto layer2 = torch::nn::Conv2d(torch::nn::Conv2dOptions(16, 32, 5).padding(2));

auto pool = torch::nn::MaxPool2d(torch::nn::MaxPool2dOptions(2));

auto output = torch::nn::Linear(32 * 7 * 7, 10)(torch::relu(output));

auto net = torch::nn::Sequential(layer1, torch::relu, pool, layer2,

                 torch::relu, pool, torch::nn::Flatten(),

                 torch::nn::Linear(32 * 7 * 7, 10));

我们可以通过使用“torch::no_grad()”block来计算输出张量：

at::Tensor output; {

  torch::NoGradGuard no_grad;

  output = net->forward(input);

}

最后，我们可以打印输出张量的值：

std::cout << output << std::endl;

在本篇文章中，我们介绍了两种不同的方式来在C++中调用PyTorch。第一种方法是在Python环境中训练和保存模型，然后使用C++ API载入模型；第二种方法是使用C++ API直接构建模型并计算输出张量。这些技术可以让我们更好地利用PyTorch的功能，实现我们的深度学习目标。

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