torch::from_blob()
时间: 2023-09-09 19:13:09 浏览: 177
torch::from_blob() 是 PyTorch C++ 前端库中的一个函数,用于将一个已有的内存块转换为一个 Tensor。这个函数的原型如下:
```cpp
Tensor from_blob(
void* data,
IntList sizes,
const std::function<void(void*)>& deleter = nullptr,
const Device& device = {},
const ScalarType& dtype = ScalarType::Float);
```
其中,参数 `data` 是指向已有内存块的指针;参数 `sizes` 是一个表示 Tensor 形状的 `IntList`;参数 `deleter` 是一个指向可选的自定义删除器函数的指针;参数 `device` 是一个可选的设备对象,用于指定 Tensor 存储的设备;参数 `dtype` 是可选的数据类型,用于指定 Tensor 的元素类型。
使用 `from_blob()` 函数可以方便地将已有的内存块转换为 PyTorch 中使用的 Tensor,这在一些场景下很有用,比如将某些算法的输出转换为 Tensor 以便后续处理。需要注意的是,使用这个函数时需要确保传入的内存块的生命周期足够长,否则可能会导致不可预期的错误。
相关问题
torch::from_blob用法
`torch::from_blob` 是 PyTorch C++ API 中用于将一段内存转换为 `torch::Tensor` 的函数。
它的使用方法如下:
```c++
#include <torch/torch.h>
int main() {
float data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
auto tensor = torch::from_blob(data, {2, 3});
std::cout << tensor << std::endl;
return 0;
}
```
`from_blob` 函数接收两个参数:
- `data`:需要转换为 `torch::Tensor` 的内存地址。
- `sizes`:一个整数 vector,表示该内存块对应的 tensor 的形状。
注意:
- `from_blob` 函数不会拷贝数据,而是将数据指针包装成 tensor。因此,如果内存块在 tensor 生命周期内被释放,tensor 将会变得无效。
- `from_blob` 函数默认将数据按照 C 语言风格的连续内存块存储,即按照行优先的顺序存储。如果内存块的存储方式不同,需要使用 `torch::TensorOptions` 重新指定存储方式。
- `from_blob` 函数默认将数据类型解释为 float,如果需要指定其他数据类型,可以使用 `torch::TensorOptions` 指定数据类型。
把下面的代码用c++实现 import numpy as np import torch import cv2 result = np.fromfile('permute_1_0.raw', dtype=np.float32) img = result.reshape((2,480,480)) torch_img = torch.from_numpy(img) index = torch.max(torch_img, dim=0)[1].numpy().astype(np.uint8) index[index > 0] = 255 # 白色 cv2.imshow('out', index) cv2.waitKey(0)
以下是用C++实现的代码:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <torch/torch.h>
int main() {
// 读取数据
std::ifstream input("permute_1_0.raw", std::ios::binary);
std::vector<float> data(2 * 480 * 480);
input.read(reinterpret_cast<char*>(data.data()), data.size() * sizeof(float));
input.close();
// 转换数据类型
torch::Tensor tensor = torch::from_blob(data.data(), {2, 480, 480}, torch::kFloat32).clone();
// 获取最大值索引
torch::Tensor max = std::get<0>(torch::max(tensor, 0));
torch::Tensor index = max.argmax(0).to(torch::kUInt8);
// 去除背景
index.masked_fill_(index == 0, 255);
// 转换为OpenCV格式
cv::Mat out(index.sizes()[0], index.sizes()[1], CV_8UC1, index.data_ptr());
// 显示图像
cv::imshow("out", out);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
```
注意需要安装OpenCV和PyTorch C++ API,并且需要将`permute_1_0.raw`文件放在当前目录下。