libtorch初体验
转载: https://www.cnblogs.com/riddick/p/10264870.html
环境 Ubuntu -18.04.1, opencv3.4.0 , python 3.6, cmake 3.5.0, pytorch 1.0。
pytorch官网下载对应版本:https://pytorch.org/。
libtorch库的安装参考:https://pytorch.org/cppdocs/installing.html。
example代码下载:https://github.com/iamhankai/cpp-pytorch。
具体流程和example代码中的一样,先在tracing.py中 将pytorch模型转换为C++可读的script模型,并保存为.pt文件,两条语句就够了:
traced_script_module = torch.jit.trace(model, example);
traced_script_module.save("model.pt");
然后在example-app.cpp中加载.pt模型,并使用opencv读取图像数据,做预处理,然后前向预测得到结果。
需要在注意的一点是,example-app.cpp中的一个头文件 #include <torch/Tensor.h> 在libtorch库中是没有的,需要删掉。
最终对dog.png图预测结果如下图:
每一个不曾起舞的日子,都是对生命的辜负。
But it is the same with man as with the tree. The more he seeks to rise into the height and light, the more vigorously do his roots struggle earthward, downward, into the dark, the deep - into evil.
其实人跟树是一样的,越是向往高处的阳光,它的根就越要伸向黑暗的地底。----尼采
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