用c写一个pt文件推理

PT文件是PyTorch模型文件的格式，如果您想用C语言编写一个PT文件推理器，可能需要先了解PyTorch模型的内部结构和推理的实现方式。

通常情况下，我们可以使用PyTorch提供的C++ API来加载和运行模型，这可以通过安装PyTorch C++库来实现。另外，我们还可以使用OpenCV等库来读取和处理图像数据。

首先，您需要将PT文件加载到内存中。这可以使用PyTorch C++库中的torch::jit::load函数实现。然后，您需要准备输入数据，将其传递给模型，并运行推理过程。这可以通过使用PyTorch C++库中的torch::jit::Module类实现。

具体来说，您需要执行以下步骤：

1. 加载PT文件：

torch::jit::script::Module module = torch::jit::load("model.pt");

2. 准备输入数据：

// 假设您的模型期望的输入张量形状为[batch_size, channel, height, width]
at::Tensor input = torch::ones({1, 3, 224, 224});

3. 将输入数据传递给模型并运行推理过程：

at::Tensor output = module.forward({input}).toTensor();

4. 最后，您可以获取模型的输出结果并进行后续处理：

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

需要注意的是，PT文件的推理过程是相对复杂的，涉及到许多底层细节和计算图的概念，因此需要具有一定的编程经验和PyTorch框架的基础知识。