libtorch加载onnx模型

LibTorch是PyTorch的一个子库，它提供了一个C++ API，使得开发者可以在无需Python环境的情况下使用PyTorch的深度学习功能，包括模型的加载。如果你想在C++中加载ONNX模型（Open Neural Network Exchange），可以按照以下步骤操作：

1. **安装依赖**：首先确保已经安装了`libtorch`库，以及支持ONNX的版本，可以通过包管理器如apt-get或pip来安装。

pip install torch torchvision onnx

2. **加载模型**：使用`torch::jit::load`函数加载ONNX模型文件。这里是一个简单的示例：

#include <torch/script.h>
#include <iostream>

std::string model_path = "path_to_your_onnx_model.onnx";
torch::jit::script::Module module;
try {
    std::ifstream file(model_path, std::ios::binary);
    if (!file) {
        throw std::runtime_error("Could not load the model");
    }
    std::stringstream buffer(file.rdbuf());
    module = torch::jit::script::load(buffer);
} catch (const c10::Error& e) {
    std::cerr << "Error loading ONNX model: " << e.what() << std::endl;
}

3. **准备输入**：你需要将输入数据转换成`at::Tensor`类型，并通过模块运行预测。例如：

// Assuming input_data is your data in the appropriate format
at::Tensor input = torch::ones({example_input_size});
at::Tensor output = module.forward(input);

4. **处理输出**：最后，你可以从`output`变量中获取模型的结果。