如何查看.pt文件中是torch::jit::IValue还是tensor还是tuple
时间: 2023-08-02 15:09:11 浏览: 69
要查看一个.pt文件中的内容是torch::jit::IValue还是tensor还是tuple,可以使用以下代码:
```python
import torch
model = torch.jit.load("your_model.pt")
print(model)
```
这将会输出模型的结构信息,其中包含了模型中所有的节点和它们的类型。节点的类型即表示了节点所包含的数据类型,包括tensor、tuple等。
如果节点类型是`prim::ListConstruct`,那么它是一个tuple类型;如果节点类型是`aten::tensor`,那么它是一个tensor类型;如果节点类型是`torch::jit::Tuple`,那么它是一个tuple类型;如果节点类型是`torch::jit::IValue`,那么它可能是一个tensor或者一个tuple类型。
相关问题
如何获取上述问题中torch::jit::IValue中的tensor和tuple
获取 `torch::jit::IValue` 中的 Tensor 或者 tuple 中的 Tensor,可以使用 `toTensor()` 和 `toTuple()` 方法。
例如,如果模型的输出是一个 Tensor,可以通过以下代码获取:
```c++
auto output = module.forward(inputs);
auto tensor_output = output.toTensor();
```
如果模型的输出是一个 tuple,可以通过以下代码获取其中的第一个 Tensor:
```c++
auto output = module.forward(inputs);
auto tuple_output = output.toTuple();
auto tensor_output = tuple_output->elements()[0].toTensor();
```
在这个示例中,我们首先调用 `module.forward(inputs)` 获取模型的输出 `output`,然后根据输出的类型,使用 `toTensor()` 或者 `toTuple()` 方法获取其中的 Tensor。注意,当输出是一个 tuple 时,我们需要先获取 tuple 对象,然后根据索引获取其中的元素,并使用 `toTensor()` 方法转换为 Tensor 类型。
torch::Tensor 转为 caffe2::Tensor
可以使用以下代码将 torch::Tensor 转换为 caffe2::Tensor:
```c++
#include <caffe2/core/tensor.h>
#include <torch/script.h>
caffe2::Tensor convert_torch_to_caffe2(const torch::Tensor& input_tensor) {
// 获取张量的形状和数据类型
auto shape = input_tensor.sizes();
caffe2::TypeMeta data_type;
if (input_tensor.dtype() == torch::kFloat) {
data_type = caffe2::TypeMeta::Make<float>();
} else if (input_tensor.dtype() == torch::kInt) {
data_type = caffe2::TypeMeta::Make<int>();
} else {
throw std::runtime_error("Unsupported data type");
}
// 创建 caffe2::Tensor
caffe2::Tensor output_tensor(data_type, caffe2::DeviceType::CPU);
output_tensor.Resize(shape);
// 将数据从 torch::Tensor 复制到 caffe2::Tensor
if (input_tensor.is_contiguous()) {
std::memcpy(output_tensor.mutable_data(), input_tensor.data_ptr(), input_tensor.nbytes());
} else {
auto input_tensor_contiguous = input_tensor.contiguous();
std::memcpy(output_tensor.mutable_data(), input_tensor_contiguous.data_ptr(), input_tensor_contiguous.nbytes());
}
return output_tensor;
}
```
这个函数将 `torch::Tensor` 转换为 `caffe2::Tensor` 并返回。注意,这个函数只支持 `float` 和 `int` 数据类型。如果需要支持其他数据类型,需要相应地修改代码。