pytorch学习004- -libtorch处理多输入/多输出问题
一般处理多输入/多输出问题时，pytorch中容易处理；但是在libtorch中会出现一些问题。
这篇博客为记录用。
准备工作
首先加载多模型。
因为可能需要根据不同情况调用多个模型，所以这里预先声明一个models
std::vector<torch::jit::script::Module> models;
然后使用try/catch来加载模型
try
{
models.push_back(torch::jit::load("xxxxxx.pt"));
models.push_back(torch::jit::load("xxxxxx.pt"));
models.push_back(torch::jit::load("xxxxxx.pt"));
models.push_back(torch::jit::load("xxxxxx.pt"));
}
catch (const c10::Error& e)
{
std::cerr << "error loading models\n";
}
多输入问题
一种方案是调整网络的输入，在pytorch中进行修改；另一种方案是在libtorch中修改。
调整网络模型
xxx
设置libtorch输入
定义一个vector
std::vector<torch::IValue> all_input;
all_input.push_back(a);
all_input.push_back(b);
all_input.push_back(c);
多输出问题
...
auto outputs = module->forward(inputs).toTuple();
torch::Tensor out1 = outputs->elements()[0].toTensor();
torch::Tensor out2 = outputs->elements()[1].toTensor();
...
