int main() { torch::jit::script::Module module = torch::jit::load("path/to/your/model.pt"); return 0; }
时间: 2024-04-30 19:25:13 浏览: 184
这段代码使用了 C++ 的 LibTorch 库来加载 PyTorch 模型。`torch::jit::load()` 函数可以从文件中读取模型,并返回一个 `torch::jit::script::Module` 对象,表示加载的模型。
在使用这个模型之前,你需要根据模型的输入和输出定义一个适当的推理函数。推理函数应该接受模型的输入,将其传递给模型,并返回模型的输出。以下是一个简单的示例:
```c++
#include <torch/script.h> // 包含 LibTorch 头文件
int main() {
// 加载模型
torch::jit::script::Module module = torch::jit::load("path/to/your/model.pt");
// 定义推理函数
auto inference_func = [&](const torch::Tensor& input) -> torch::Tensor {
// 将输入传递给模型
std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
inputs.push_back(input);
torch::Tensor output = module.forward(inputs).toTensor();
// 返回模型的输出
return output;
};
// 使用推理函数进行推理
torch::Tensor input = torch::randn({1, 3, 224, 224}); // 示例输入
torch::Tensor output = inference_func(input); // 使用推理函数进行推理
return 0;
}
```
在这个示例中,我们首先加载了一个 PyTorch 模型,并定义了一个接受 Tensor 输入并返回 Tensor 输出的推理函数。在推理时,我们将示例输入传递给推理函数,并获得模型的输出。
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