怎么在c++中部署.pt
时间: 2023-02-07 18:45:33 浏览: 84
在 C 中部署 PyTorch 模型,你需要使用 PyTorch 的 C++ 接口。你可以使用 C++ 代码调用 PyTorch 提供的 API,来加载、预测、训练和保存模型。
首先,你需要准备好 PyTorch 的 C++ 依赖。你可以在 PyTorch 的官方文档中找到有关如何设置 C++ 环境的说明。
然后,你需要编写 C++ 代码来加载和使用模型。你可以使用 PyTorch 的 `torch::jit::load()` 函数来加载模型。例如:
```
#include <torch/script.h> // One-stop header.
// ...
torch::jit::script::Module module = torch::jit::load("model.pt");
```
然后,你可以使用模型来进行预测或训练。例如,你可以使用模型的 `forward()` 方法来进行预测:
```
std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
// ... Fill the inputs vector with your input data.
at::Tensor output = module.forward(inputs).toTensor();
```
你也可以使用模型的 `train()` 方法来训练模型:
```
std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
// ... Fill the inputs vector with your input data.
std::vector<torch::jit::IValue> targets;
// ... Fill the targets vector with your target data.
auto output = module.forward(inputs);
auto loss = criterion(output, targets);
loss.backward();
optimizer.step();
```
最后,你可以使用 `torch::jit::save()` 函数来保存训练好的模型。例如:
```
torch::jit::save(module, "trained_model.pt");
```
希望这些信息能帮到你!
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