pytorch模型转换为tensorscript并部署于c++平台

将PyTorch模型转换为Tensorscript并部署于C平台需要以下步骤：

首先，要将PyTorch模型转换为Tensorscript模型。Tensorscript是一个用于高性能推理的图形执行模型，而PyTorch是一个用于深度学习训练和推理的框架。在转换过程中，我们需要使用TorchScript API。这个API允许将PyTorch模型转换为可序列化的脚本模型。

转换过程中，我们需要确保模型中使用的所有操作和模块都被支持并转换为Tensorscript的等效操作。有些高级功能和操作可能无法直接转换，需要对其进行手动的调整和替换。

完成模型的转换后，我们可以开始部署这个Tensorscript模型到C平台。在部署之前，我们需要将Tensorscript模型保存为一个文件，以便在C平台中使用。可以使用TorchScript提供的函数将模型保存到硬盘上。

接下来，我们需要在C平台上使用一个能够加载并执行Tensorscript模型的库。一个常用的库是libTorch，它是PyTorch的C++前端库，可以加载和执行Tensorscript模型。

在C平台上部署之前，我们需要确保我们的环境已经准备好了libTorch的依赖项，并且有正确的库和头文件路径。

部署的代码可以使用C或C++编写，并且需要加载Tensorscript模型，并将输入数据传递给模型进行推理。部署过程还需要处理模型的输出结果，并根据需求将结果展示、保存或传递给其他程序进行进一步的处理。

总结起来，将PyTorch模型转换为Tensorscript并部署到C平台需要将模型转换为Tensorscript模型，保存为文件，准备和安装libTorch的依赖项，并在C平台上编写代码来加载和执行Tensorscript模型。