用c++实现torchscript权重预加载

可以回答这个问题。可以使用以下代码实现torchscript权重预加载：

#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

opencv+yolov5+c++安装

安装 OpenCV：

1. 在 Ubuntu 上执行以下命令安装依赖项：

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

2. 下载 OpenCV 源代码：

git clone https://github.com/opencv/opencv.git
cd opencv
git checkout 4.5.1

3. 创建并进入 build 目录：

cd ..
mkdir build
cd build

4. 构建 OpenCV：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
      -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
      -D WITH_CUDA=OFF \
      -D BUILD_opencv_cudacodec=OFF \
      -D WITH_LIBV4L=ON \
      -D WITH_V4L=ON \
      -D WITH_OPENGL=ON ..
make -j8
sudo make install

安装 YOLOv5：

1. 在终端执行以下命令：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5

2. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

3. 下载预训练权重：

wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt

4. 运行 YOLOv5：

python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.4 --source 0

其中，--weights 参数指定预训练权重的路径，--img 参数指定输入图像的大小，--conf 参数指定置信度阈值，--source 参数指定输入源（例如摄像头或视频文件）。

安装 C++ API：

1. 在 yolov5 目录下创建 build 目录并进入：

mkdir build
cd build

2. 运行 cmake 命令：

cmake ..

3. 运行 make 命令：

make

4. 安装生成的库文件：

sudo make install

5. 在 C++ 代码中使用 YOLOv5：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <torch/script.h>

int main(int argc, const char* argv[]) {
    // 加载模型
    torch::jit::script::Module module = torch::jit::load("yolov5s.torchscript.pt");
    module.eval();

    // 读取图片
    cv::Mat img = cv::imread("test.jpg");

    // 转换图片格式
    cv::cvtColor(img, img, cv::COLOR_BGR2RGB);
    cv::Mat img_float;
    img.convertTo(img_float, CV_32F, 1.0 / 255);

    // 创建 Tensor
    torch::Tensor tensor_image = torch::from_blob(img_float.data, {1, img.rows, img.cols, 3}, torch::kFloat32).permute({0, 3, 1, 2});

    // 推理
    std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
    inputs.push_back(tensor_image);
    at::Tensor output = module.forward(inputs).toTensor();

    // 处理输出
    auto boxes = output.select(1, 0);
    auto scores = output.select(1, 4);
    auto labels = output.select(1, 5);
    for (int i = 0; i < boxes.size(0); i++) {
        float score = scores[i].item().toFloat();
        if (score > 0.5) {
            int label = labels[i].item().toInt();
            float xmin = boxes[i][0].item().toFloat() * img.cols;
            float ymin = boxes[i][1].item().toFloat() * img.rows;
            float xmax = boxes[i][2].item().toFloat() * img.cols;
            float ymax = boxes[i][3].item().toFloat() * img.rows;
            cv::rectangle(img, cv::Point(xmin, ymin), cv::Point(xmax, ymax), cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
        }
    }

    // 显示结果
    cv::imshow("result", img);
    cv::waitKey();
    return 0;
}

其中，"yolov5s.torchscript.pt" 是通过 torch.jit.script 函数导出的 TorchScript 模型文件，test.jpg 是输入图片文件。