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libtorch初体验

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一棹烟波
发布2019-05-25 16:01:59
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发布2019-05-25 16:01:59
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环境 Ubuntu -18.04.1, opencv3.4.0 , python 3.6, cmake 3.5.0, pytorch 1.0。

pytorch官网下载对应版本:https://pytorch.org/。

libtorch库的安装参考:https://pytorch.org/cppdocs/installing.html。

example代码下载:https://github.com/iamhankai/cpp-pytorch。

具体流程和example代码中的一样,先在tracing.py中 将pytorch模型转换为C++可读的script模型,并保存为.pt文件,两条语句就够了:

代码语言:javascript
复制
traced_script_module = torch.jit.trace(model, example);
代码语言:javascript
复制
traced_script_module.save("model.pt");

然后在example-app.cpp中加载.pt模型,并使用opencv读取图像数据,做预处理,然后前向预测得到结果。

需要在注意的一点是,example-app.cpp中的一个头文件 #include <torch/Tensor.h> 在libtorch库中是没有的,需要删掉。

最终对dog.png图预测结果如下图:

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原始发表:2019-01-13 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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