libtorch加载onnx模型后产生句柄

LibTorch是一个由PyTorch提供、专为C++和CUDA编写的深度学习库。当你使用libtorch加载ONNX（开放神经网络交换格式）模型时，你需要通过以下几个步骤操作：

1. **安装依赖**：首先确保你的环境中已经包含了`torch`和`torchvision`库，因为它们包含了处理ONNX文件的工具。

2. **加载模型**：你可以使用`torch::jit::load()`函数从文件路径加载ONNX模型，示例如下：

std::string model_path = "path_to_your_onnx_model.onnx";
auto model = torch::jit::load(model_path);

这里，`model`就是对ONNX模型的操作句柄。

3. **检查和转换**：如果模型不是图模式（Graph mode），你需要将其转换为图模式以便于后续操作。可以使用`model->to(TORCHscript::jit::ExecutionMode::jit)`。

4. **准备前向推理**：为了执行前向推理，需要获取到一个`at::Tensor`类型的输入，并调用模型的`forward()`方法。例如：

// 假设你有一个输入张量input
at::Tensor input_data;
// ... (填充数据)
auto output = model->forward({input_data});

这里的`output`就是模型对于给定输入的预测结果。