pytorch winform

PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它可以用于构建深度学习模型。WinForm是一种Windows应用程序的用户界面框架，它允许开发人员使用C#或VB.NET编写Windows应用程序。

在PyTorch和WinForm之间进行交互需要一些额外的工作。您可以使用C++/CLI编写一个动态链接库，该库将包含从PyTorch模型中提取数据的函数。然后，您可以使用C#或其他语言编写WinForms应用程序，该应用程序将使用C++/CLI DLL来获取数据并将其显示在屏幕上。

相关问题

C#(winform)调用目标检测训练玩的bext.pt模型推理

在C# Winform中调用预训练的目标检测模型（如Bert .pt文件）通常涉及到深度学习框架的应用，这里假设你使用的是.NET Core和MMLight这样的跨平台库。以下是一个简化的步骤：

1. **安装必要的库**：
首先，你需要安装`SharpNet.ML`等支持TensorFlow或PyTorch模型的.NET库，以及`TensorFlow.NET`或`MNN`等.NET版本的深度学习框架。

2. **加载模型**：
使用库提供的功能加载`.pt`格式的模型，例如`MNN.Model.LoadFromFile()`或`TensorFlow.Net.SavedModelBundle.FromFile()`。

using MNN;
// 或者
using TensorFlow.Net;

string modelPath = "path_to_your_bext.pt";
MNN.NetModel netModel = MNN.NetModel.LoadFromFile(modelPath);
// 或者
var bundle = SavedModelBundle.FromFile("/content/bext", modelPath);

3. **数据准备**：
将输入图像转换成模型可以处理的张量形式。这可能需要进行归一化、裁剪、缩放等操作，具体取决于模型的需求。

4. **推理**：
创建一个方法来执行推理，并传递图片张量给模型，获取预测结果。

public static Tensor RunInference(Tensor input)
{
    // 如果是MNN:
    var result = netModel.Run(input);

    // 如果是TensorFlow.NET:
    dynamic output = bundle.Session.Run(new[]{bundle.Graph.GetTensorByName("output_node")}, new[] { input }, null);
    return output[0];
}

5. **处理结果**：
获取到的结果可能是类标签数组或分数数组，需要根据模型设计解析并处理。

// 假设我们得到的是一个类别得分数组
List<int> predictedClasses = ProcessPredictionResult(result.AsTensor());

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。