libtorch加载onnx模型 输入输出

LibTorch是一个由PyTorch提供、专为C++设计的深度学习库，它允许开发者在C++环境中利用PyTorch模型。当你想在LibTorch中加载ONNX（Open Neural Network Exchange）模型时，可以按照以下步骤操作：

1. **安装依赖**：首先确保已安装了PyTorch和其对应的C++ API，以及ONNX库。

2. **加载ONNX模型**：你可以使用`torch::jit::script::Module` 类的静态方法 `load()` 来加载ONNX模型文件。示例代码如下：

   std::string model_path = "path_to_your_onnx_model.onnx";
   torch::jit::script::Module module;
   try {
       module = torch::jit::load(model_path);
   } catch (const c10::Error& e) {
       // 处理加载错误
       std::cerr << "Error loading ONNX model: " << e.what() << std::endl;
   }

3. **访问输入和输出**：ONNX模型通常包含一组输入和输出张量的信息。你可以通过`module.input_names()` 和 `module.output_names()` 获取输入和输出的名字，然后使用`module` 的方法来获取它们：

   std::vector<std::string> input_names = module.input_names();
   std::vector<std::string> output_names = module.output_names();

   at::Tensor input_tensor; // 用实际数据填充输入张量
   at::Tensor output_tensor = module.forward({input_tensor}); // 调用模型

这里假设`forward`方法接受一个包含所有输入张量的列表作为参数，并返回一个包含所有输出张量的字典。