如何在c++中使用.pt的训练好的模型

在 C++ 中使用`.pt`文件需要使用 PyTorch C++ API。首先需要在 C++ 项目中引入 PyTorch 库，并且编译时需要链接 PyTorch 库。

以下是一个简单的示例代码，演示如何在 C++ 中使用`.pt`文件：

#include <torch/torch.h>
#include <iostream>

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

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

    // 使用模型进行推理
    at::Tensor output_tensor = module.forward({input_tensor}).toTensor();

    // 输出结果
    std::cout << output_tensor << std::endl;

    return 0;
}

需要注意的是，加载的模型需要与执行推理的硬件环境相同，例如如果训练时使用了 GPU，则加载模型时也需要使用 GPU。此外，还需要确保加载的模型与 C++ 代码中定义的模型结构相同。

相关问题

怎么在c++中部署.pt

在 C 中部署 PyTorch 模型，你需要使用 PyTorch 的 C++ 接口。你可以使用 C++ 代码调用 PyTorch 提供的 API，来加载、预测、训练和保存模型。

首先，你需要准备好 PyTorch 的 C++ 依赖。你可以在 PyTorch 的官方文档中找到有关如何设置 C++ 环境的说明。

然后，你需要编写 C++ 代码来加载和使用模型。你可以使用 PyTorch 的 `torch::jit::load()` 函数来加载模型。例如：

#include <torch/script.h> // One-stop header.

// ...

torch::jit::script::Module module = torch::jit::load("model.pt");

然后，你可以使用模型来进行预测或训练。例如，你可以使用模型的 `forward()` 方法来进行预测：

std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
// ... Fill the inputs vector with your input data.

at::Tensor output = module.forward(inputs).toTensor();

你也可以使用模型的 `train()` 方法来训练模型：

std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
// ... Fill the inputs vector with your input data.

std::vector<torch::jit::IValue> targets;
// ... Fill the targets vector with your target data.

auto output = module.forward(inputs);
auto loss = criterion(output, targets);
loss.backward();
optimizer.step();

最后，你可以使用 `torch::jit::save()` 函数来保存训练好的模型。例如：

torch::jit::save(module, "trained_model.pt");

希望这些信息能帮到你！

C++调用.pt权重文件

在C++中，直接调用.pt（通常用于PyTorch模型）权重文件并不直接可行，因为C++和Python有着不同的内存管理和数据结构。然而，如果你有一个已经训练好的PyTorch模型，并且想要将其部署到C++环境中，一种常见的方法是将模型转换为C++可读的格式，比如.pb（Protocol Buffers）或.onnx（Open Neural Network Exchange），然后在C++代码中加载和使用。

以下是大致步骤：

1. **保存PyTorch模型**: 使用PyTorch的`torch.save()`函数将模型保存为.pth文件，同时设置`save_format='pt'`，这样保存的是整个state_dict，包含参数值。

model = ... # your PyTorch model
torch.save(model.state_dict(), 'my_model.pth')

2. **转换模型**: 如果你想在C++中使用，你需要将.pth文件中的模型转换为另一种格式。例如，你可以使用`torch2trt`工具将模型转换为TensorRT引擎(.plan)或ONNX格式，也可以手动将state_dict提取出来并写入.pb文件。

3. **C++加载模型**: 对于转换后的.pb或.onnx文件，你可以使用相应的库如`tensorflow::SavedModel`（对于.pb）或`onnxruntime::InferenceSession`（对于.onnx）来在C++代码中加载和运行模型。

// 示例代码（假设已包含适当头文件）
std::ifstream state_dict_file("my_model.pb");
// 或者
ort::InferenceSession session("my_model.onnx");

4. **执行预测**: 在C++中，根据转换后模型的数据结构执行推理操作。

**相关问题**:
1. 如何将PyTorch模型从.pth转换为.pb或.onnx？
2. 在C++中如何使用protobuf库加载.pb文件？
3. 有没有C++库可以直接处理.onnx格式的模型？