libtorch加载onnx模型后产生句柄
时间: 2024-10-23 18:11:41 浏览: 33
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:
```cpp
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:
```cpp
// 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。
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