libtorch加载并处理onnx

加载和处理 ONNX 模型可以使用 PyTorch 的 C++ 库 libtorch。下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用 libtorch 加载 ONNX 模型并进行推理：

#include <torch/script.h>
#include <iostream>

int main() {
  // 加载模型
  torch::jit::script::Module module;
  try {
    module = torch::jit::load("model.onnx");
  }
  catch (const c10::Error& e) {
    std::cerr << "Error loading the model\n";
    return -1;
  }

  // 准备输入数据
  torch::Tensor input = torch::rand({1, 3, 224, 224});

  // 运行模型
  std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
  inputs.push_back(input);
  at::Tensor output = module.forward(inputs).toTensor();

  // 处理输出数据
  std::cout << output.slice(/*dim=*/1, /*start=*/0, /*end=*/5) << '\n';

  return 0;
}

在上面的代码中，我们首先使用 `torch::jit::load` 函数加载了一个 ONNX 模型，并将其保存在 `module` 变量中。然后，我们准备了一个输入张量 `input`，并将其传递给 `module.forward` 函数进行推理。最后，我们处理了输出张量 `output` 的前五个元素，并将其打印出来。

需要注意的是，由于 ONNX 模型是跨平台的，因此您需要确保在编译时使用了正确的 libtorch 版本，以确保模型可以成功加载和运行。