VS2019使用加载的 TorchScript 模型进行图像推断
时间: 2023-01-31 16:03:23 浏览: 100
可以使用 PyTorch 的 C++ 绑定来在 C++ 中使用加载的 TorchScript 模型进行图像推断。
首先,需要在 Visual Studio 中创建一个 C++ 项目,并在项目中安装 PyTorch 的 C++ 绑定。
然后,需要使用 torch::jit::load() 函数加载 TorchScript 模型。这个函数接受一个文件路径作为参数,并返回一个 torch::jit::script::Module 类型的对象,表示加载的模型。
接下来,可以使用这个模型对象的 forward() 方法对图像进行推断。这个方法接受一个 torch::Tensor 类型的输入,并返回一个 torch::Tensor 类型的输出。
例如,以下是一个简单的示例代码,展示了如何使用加载的 TorchScript 模型对图像进行推断:
```
#include <torch/script.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
// 加载模型
auto model = torch::jit::load("model.pt");
// 读入图像
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
// 将图像转换为 PyTorch Tensor
torch::Tensor tensor_image = torch::from_blob(image.data, {1, image.rows, image.cols, 3}, torch::kByte);
tensor_image = tensor_image.permute({0, 3, 1, 2});
tensor_image = tensor_image.to(torch::kF32);
// 使用模型进行推断
std::vector<torch::jit::IValue> inputs = {tensor_image};
auto output = model.forward(inputs).toTensor();
// 处理输出
// ...
}
```
在这个例子中,我们使用 Open