undefined reference to `torch::jit::load
时间: 2023-10-09 16:04:54 浏览: 76
这个错误通常是由于链接 Torch 库时出现问题导致的。请确保在编译时正确地链接了 Torch 库,并且库路径正确地设置。如果您正在使用 C++,请确保在编译时添加了正确的链接选项,例如 `-ltorch -lc10 -ltorch_cpu`(具体选项可能因您的 Torch 版本而有所不同)。如果您正在使用 Python,尝试使用 `torch.__file__` 来确定您正在使用的 Torch 版本,并确保路径正确。如果问题仍然存在,请尝试重新安装 Torch 或检查您的 Torch 安装是否存在问题。
相关问题
torch::jit::load报错
如果在使用 `torch::jit::load` 函数时出现错误,可能是因为以下原因之一:
1. 模型文件不存在或路径不正确。请确保文件路径正确并且文件存在。可以尝试使用绝对路径来加载模型,而不是相对路径。
2. 模型文件不是以 `.pt` 结尾。`torch::jit::load` 函数只能加载以 `.pt` 结尾的 PyTorch 模型文件。请确保模型文件的扩展名为 `.pt`。
3. 模型文件已损坏或不兼容。如果模型文件已经损坏或不兼容,`torch::jit::load` 函数可能会引发错误。尝试使用其他工具或方法加载模型文件,例如 PyTorch 官方命令行工具 `torchscript`。
4. PyTorch 版本不兼容。如果您的代码和 PyTorch 库的版本不兼容,`torch::jit::load` 函数可能会引发错误。请确保您的代码和 PyTorch 库版本匹配。
如果问题仍然存在,请提供更多细节和错误消息,以便更好地解决问题。
torch::load
torch::load是PyTorch C++ API中的一个函数,用于从文件中加载序列化的模型或张量。它的函数原型如下:
```cpp
void torch::load(torch::serialize::InputArchive& archive, torch::IValue& value);
```
其中,`archive`是一个输入存档对象,用于读取序列化的数据,`value`是一个IValue对象,用于存储加载的模型或张量。
使用`torch::load`函数可以方便地将预训练的模型或保存的张量加载到C++程序中,以便进行后续的推理或其他操作。加载的模型或张量可以通过`value`对象进行访问和操作。