vgg16opencv的导入模型
时间: 2023-10-08 20:05:58 浏览: 97
根据引用\[1\]中的代码,可以看出在使用OpenCV和PyTorch导入VGG16模型时,需要进行以下步骤:
1. 首先,确保你的CMakeLists.txt文件中已经包含了正确的库和路径配置,包括OpenCV和PyTorch的路径和库文件。
2. 使用find_package命令找到并导入OpenCV和PyTorch的库。
3. 在include_directories中添加OpenCV和PyTorch的头文件路径。
4. 使用target_link_libraries命令将gpucode可执行文件与PyTorch和OpenCV的库文件链接起来。
5. 设置C++标准为11。
接下来,根据引用\[2\]中的提示,确保在序列化模型时,不需要指定在GPU上进行计算,即不需要使用device="gpu"、model=model.to(device)和x=x.cuda()这些语句。
此外,还需要检查训练PyTorch模型的版本是否与libtorch版本一致,以确保兼容性。
如果以上步骤都正确无误,但导入模型仍然无反应或导入失败,可以尝试使用cmake进行编译,根据引用\[3\]中的提示进行调试。
总结起来,导入VGG16模型的步骤包括正确配置CMakeLists.txt文件、导入OpenCV和PyTorch的库、设置头文件路径、链接库文件、设置C++标准、确保不需要在GPU上计算、检查版本兼容性,并尝试使用cmake进行编译。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [VS2019使用C++调用并部署pytorch VGG模型全过程(libtorch+opencv)(cpu+gpu)](https://blog.csdn.net/W9XM96/article/details/120731048)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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