#include <torch/extension.h> torch::Tensor my_add_forward(const torch::Tensor& input1, const torch::Tensor& input2) { return input1 + input2; } std::vector<torch::Tensor> my_add_backward(const torch::Tensor& grad_output) { return {grad_output, grad_output}; } PYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) { m.def("forward", &my_add_forward, "MyAdd forward"); m.def("backward", &my_add_backward, "MyAdd backward"); }

这段代码是使用 PyTorch C++ 扩展实现的一个简单的张量加法操作。其中，my_add_forward 函数接受两个张量参数 input1 和 input2，返回它们的和。my_add_backward 函数接受一个张量参数 grad_output，返回一个包含两个张量的 vector，这两个张量都是 grad_output。最后，在 PYBIND11_MODULE 宏中，我们将这两个函数绑定到 Python 模块中，使得我们可以在 Python 中调用它们。

相关问题

torch::Tensor 转为 caffe2::Tensor

可以使用以下代码将 torch::Tensor 转换为 caffe2::Tensor：

#include <caffe2/core/tensor.h>
#include <torch/script.h>

caffe2::Tensor convert_torch_to_caffe2(const torch::Tensor& input_tensor) {
  // 获取张量的形状和数据类型
  auto shape = input_tensor.sizes();
  caffe2::TypeMeta data_type;
  if (input_tensor.dtype() == torch::kFloat) {
    data_type = caffe2::TypeMeta::Make<float>();
  } else if (input_tensor.dtype() == torch::kInt) {
    data_type = caffe2::TypeMeta::Make<int>();
  } else {
    throw std::runtime_error("Unsupported data type");
  }

  // 创建 caffe2::Tensor
  caffe2::Tensor output_tensor(data_type, caffe2::DeviceType::CPU);
  output_tensor.Resize(shape);

  // 将数据从 torch::Tensor 复制到 caffe2::Tensor
  if (input_tensor.is_contiguous()) {
    std::memcpy(output_tensor.mutable_data(), input_tensor.data_ptr(), input_tensor.nbytes());
  } else {
    auto input_tensor_contiguous = input_tensor.contiguous();
    std::memcpy(output_tensor.mutable_data(), input_tensor_contiguous.data_ptr(), input_tensor_contiguous.nbytes());
  }

  return output_tensor;
}

这个函数将 `torch::Tensor` 转换为 `caffe2::Tensor` 并返回。注意，这个函数只支持 `float` 和 `int` 数据类型。如果需要支持其他数据类型，需要相应地修改代码。

int main() { torch::jit::script::Module module = torch::jit::load("path/to/your/model.pt"); return 0; }

这段代码使用了 C++ 的 LibTorch 库来加载 PyTorch 模型。`torch::jit::load()` 函数可以从文件中读取模型，并返回一个 `torch::jit::script::Module` 对象，表示加载的模型。

在使用这个模型之前，你需要根据模型的输入和输出定义一个适当的推理函数。推理函数应该接受模型的输入，将其传递给模型，并返回模型的输出。以下是一个简单的示例：

#include <torch/script.h> // 包含 LibTorch 头文件

int main() {
    // 加载模型
    torch::jit::script::Module module = torch::jit::load("path/to/your/model.pt");

    // 定义推理函数
    auto inference_func = [&](const torch::Tensor& input) -> torch::Tensor {
        // 将输入传递给模型
        std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
        inputs.push_back(input);
        torch::Tensor output = module.forward(inputs).toTensor();

        // 返回模型的输出
        return output;
    };

    // 使用推理函数进行推理
    torch::Tensor input = torch::randn({1, 3, 224, 224}); // 示例输入
    torch::Tensor output = inference_func(input); // 使用推理函数进行推理

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先加载了一个 PyTorch 模型，并定义了一个接受 Tensor 输入并返回 Tensor 输出的推理函数。在推理时，我们将示例输入传递给推理函数，并获得模型的输出。