pytorch转c++

PyTorch可以通过TorchScript将模型转换为C ++代码，以在C ++环境中使用。这可以通过以下步骤完成：

1. 定义一个PyTorch模型
2. 编写一个Python脚本来将模型转换为TorchScript
3. 使用TorchScript将模型转换为C ++代码

以下是一个简单的例子，展示如何将PyTorch模型转换为TorchScript并将其保存为C ++代码：

import torch
import torchvision

# 定义一个PyTorch模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)

# 将模型转换为TorchScript
traced_script_module = torch.jit.trace(model, torch.randn(1, 3, 224, 224))

# 将TorchScript保存为C ++代码
traced_script_module.save("model.pt")

在这个例子中，我们定义了一个预训练的ResNet18模型，并将其转换为TorchScript。然后，我们使用TorchScript将模型保存为C ++代码。在这个例子中，保存的文件名为“model.pt”。

要使用C ++代码，需要在C ++项目中包含Torch C ++库和ATen C ++库。然后，可以使用以下代码加载模型并运行推理：

#include <torch/script.h>

int main() {
  // 加载模型
  torch::jit::script::Module module;
  module = torch::jit::load("model.pt");

  // 创建输入张量
  torch::Tensor input_tensor = torch::ones({1, 3, 224, 224});

  // 运行推理
  at::Tensor output = module.forward({input_tensor}).toTensor();

  return 0;
}

在这个例子中，我们加载了保存的模型，并使用一个大小为1x3x224x224的张量运行了推理。最后，我们将输出张量转换为ATen张量，并返回0作为程序的退出代码。

总之，通过使用TorchScript将PyTorch模型转换为C ++代码，可以在C ++环境中使用PyTorch模型进行推理。