用c++实现torchscript权重预加载
时间: 2023-04-10 14:01:17 浏览: 59
可以回答这个问题。可以使用以下代码实现torchscript权重预加载:
```c
#include <torch/script.h>
int main() {
// 加载模型
torch::jit::script::Module module;
try {
module = torch::jit::load("model.pt");
}
catch (const c10::Error& e) {
std::cerr << "error loading the model\n";
return -1;
}
// 加载权重
try {
module.load_state_dict(torch::load("weights.pt"));
}
catch (const c10::Error& e) {
std::cerr << "error loading the weights\n";
return -1;
}
// 使用模型进行推理
// ...
return 0;
}
```
相关问题
用c++实现torch.squeeze
以下是使用C语言实现torch.squeeze的示例代码:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
void torch_squeeze(float *input, int *input_size, float *output, int *output_size) {
int size = 1;
int output_index = 0;
for (int i = 0; i < 4; i++) {
if (input_size[i] > 1) {
size *= input_size[i];
}
else {
output_size[output_index] = 1;
output_index++;
}
}
for (int i = 0; i < size; i++) {
output[i] = input[i];
}
}
int main() {
float input[2][1][3][1] = {{{{1}, {2}, {3}}}, {{{4}, {5}, {6}}}};
int input_size[4] = {2, 1, 3, 1};
float *output = (float *)malloc(6 * sizeof(float));
int output_size[2] = {2, 3};
torch_squeeze(input, input_size, output, output_size);
for (int i = 0; i < 6; i++) {
printf("%f ", output[i]);
}
free(output);
return 0;
}
```
该示例代码实现了对一个4维的输入张量进行squeeze操作,将其中维度大小为1的维度去掉,输出一个新的张量。具体实现中,先计算新张量的大小,并将输入张量的元素复制到新张量中。最后输出新张量。在main函数中,给出了一个2x1x3x1的输入张量,输出一个2x3的张量。
在VS2019中使用C++推理TorchScript模型
好的,我来给你介绍一下在VS2019中使用C语言推理TorchScript模型的流程。
首先,你需要安装有PyTorch的C++前端,并且在VS2019中配置好PyTorch的环境。具体的安装方法可以参考PyTorch官方文档。
然后,你需要在PyTorch中导出你的模型为TorchScript模型,这样才能在C++中使用。你可以使用如下的代码来导出你的模型:
```python
import torch
# 加载你的模型
model = torch.load("model.pt")
# 将模型转换为TorchScript模型
scripted_model = torch.jit.script(model)
# 保存TorchScript模型
scripted_model.save("model.pt")
```
接下来,你需要在VS2019中新建一个C++项目,然后将你的TorchScript模型和其他必要的文件(比如头文件)添加到项目中。
在你的C++代码中,你需要先引入PyTorch的头文件,然后加载你的TorchScript模型,接着就可以使用模型来进行推理了。例如:
```c++
#include <torch/torch.h>
int main() {
// 加载TorchScript模型
torch::jit::script::Module model = torch::jit::load("model.pt");
// 准备输入
torch::Tensor input = torch::ones({1, 3, 224, 224});
// 使用模型进行推理
torch::Tensor output = model.forward({input}).toTensor();
return 0;
}
```
希望这些信息对你有帮助。如果你在使用