C#(winform) 调用 目标检测训练好的 后缀为pt模型 加载并推理

在C# WinForm中，如果你想要加载并利用一个目标检测的预训练模型（通常后缀为.pt），如PyTorch中的模型文件，你需要借助一些库来处理。由于C#本身并不直接支持TensorFlow或PyTorch的模型，你可能需要通过.NET Core的`ML.NET`库或者是第三方的.NET wrapper库如`Sharp.TensorFlow`或者`ONNXruntime`来完成这个任务。

首先，确保你安装了对应库，例如`Microsoft.ML`（对于`ML.NET`）或`TensorFlow.NET`（用于`TensorFlow`模型）。下面是一个简单的步骤：

1. **添加依赖**：
- 对于`ML.NET`，在你的项目中添加`Microsoft.ML` NuGet包。
- 对于`TensorFlow.NET`，添加`TensorFlowSharp`或`TensorFlow.NET`的NuGet包。

2. **加载模型**：
使用`ML.NET`的`Model.Load()`方法加载模型，如果是`.pt`文件，可能会涉及到将模型转换成`ML.NET`能识别的格式，比如ONNX：

   using Microsoft.ML;
   
   // 假设已经将.pt模型转换为ONNX或使用其他支持的方式加载
   var modelPath = "path_to_your_model.pt";
   var mlContext = new MLContext();
   var loadedModel = mlContext.Model.Load(modelPath, out var modelSchema);

或者使用`TensorFlow.NET`：

   using TensorFlowSharp;
   
   var graph = new TFGraph();
   graph.Import(modelPath);
   var session = graph.CreateSession();

3. **推理预测**：
使用加载的模型进行推理，这取决于你的模型结构。对于`ML.NET`：

   var predictionEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<MyInputType, MyOutputType>(loadedModel);
   var input = new MyInputType(); // 根据实际输入数据创建实例
   var prediction = predictionEngine.Predict(input);

对于`TensorFlow.NET`：

   var outputTensor = session.Run(None, new[] { graph["input_placeholder"], }, new[] { Tensor.FromProto(session.GetTensor(graph["input_placeholder"].Name)), });
   var result = outputTensor[0].GetValue<float[]>();

记得替换上述代码中的`MyInputType`、`MyOutputType`以及占位符名称等为你模型的实际类型和结构。