如何将将Pytorch模型转换为CST所支持的格式

CST是一种基于C++的深度学习推理框架，支持多种模型转换格式，包括ONNX、TensorRT、Caffe等。如果要将Pytorch模型转换为CST支持的格式，可以按照以下步骤进行：

1. 安装CST：首先需要在本地安装CST，可以到官网下载对应的版本，并按照说明进行安装。

2. 导出Pytorch模型：使用Pytorch提供的工具将模型导出为ONNX格式，命令如下：

   import torch
   import torchvision

   # 创建模型
   model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
   # 导出模型
   torch.onnx.export(model,               # 模型
                     torch.randn(1,3,224,224), # 输入
                     "resnet18.onnx",   # 输出文件
                     verbose=True,       # 是否输出详细信息
                     opset_version=11,   # ONNX版本
                     input_names=['input'],  # 输入名称
                     output_names=['output'], # 输出名称
                     dynamic_axes={'input': {0: 'batch_size'}, # 动态维度
                                   'output': {0: 'batch_size'}})

运行上述代码后，会在当前目录下生成一个`resnet18.onnx`的文件，这就是导出的ONNX格式模型。

3. 将ONNX模型转换为CST支持的格式：使用CST提供的工具将ONNX模型转换为CST支持的格式，命令如下：

   # 将ONNX模型转换为CST格式
   cst model convert --input_model resnet18.onnx --output_model resnet18.cst --output_type cst

运行上述代码后，会在当前目录下生成一个`resnet18.cst`的文件，这就是转换后的CST格式模型。

4. 加载并使用CST模型：使用CST提供的C++ API加载并使用转换后的模型，可以参考CST官方文档进行编程。

以上就是将Pytorch模型转换为CST所支持的格式的步骤。需要注意的是，在转换模型时可能会遇到一些错误，需要根据具体情况进行调试和解决。