在数据预处理之后是 void* input = tensor_image.data_ptr(); 用libtorch的tensor类型的提供的数据指针data_ptr()给trt的。然后我对这个指针取出前100个,和之前libtorch1.1,cuda10.0上面的工程对比,发现取出来的前100个数据居然不一样。但是tensor_image这个里面的数值两者是一样的。 就是打印tensor_image两边发现...
使用data_ptr函数就可以: torch::Tensor foo = torch::randn({3, 3}); float* data = foo.data_ptr<float>(); 对于单个元素的Tensor,还可以用item函数得到具体的数值: torch::Tensor one_element_tensor = foo.index({Slice(), Slice(0, 1), Slice(0, 1), Slice(0, 1)}); float value = ...
使用cudaFree(tensor.data_ptr())可以释放掉tensor所占用的显存,也可以使用该函数释放掉模型参数所占用的显存。使用CUDACachingAllocator::emptyCache函数可以释放掉模型在forword过程中的一些显存。 测试代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29...
data_ptr(); ov::element::Type ov_element_type; switch (tensor_torch.dtype().toScalarType()) { case torch::kFloat32: ov_element_type = ov::element::f32; element_byte_size = sizeof(float); break; case torch::kFloat16: ov_element_type = ov::element::f16; element_byte_size = ...
用libtorch的tensor类型的提供的数据指针data_ptr()给trt的。然后我对这个指针取出前100个,和之前libtorch1.1,cuda10.0上面的工程对比,发现取出来的前100个数据居然不一样。但是tensor_image这个里面的数值两者是一样的。 就是打印tensor_image两边发现是一样的数据。但是用指针方式访问发现是不一样的!!
to(torch::kCUDA); CUDA_CHECK_ERROR(cudaGraphicsMapResources(1, &cudaResource, 0)); cudaArray* textureArray; CUDA_CHECK_ERROR(cudaGraphicsSubResourceGetMappedArray(&textureArray, cudaResource, 0, 0)); const unsigned char* devicePtr = tensor.data_ptr<unsigned char>(); size_t size = width ...
创建一个与图像尺寸相匹配的缓冲区,并使用tensor.data_ptr()函数将张量数据复制到缓冲区中。 创建一个OpenCV图像对象,并将缓冲区中的数据加载到图像中。使用OpenCV的cv::Mat对象创建一个空图像,然后使用memcpy()函数将缓冲区中的数据复制到图像对象中。 以下是一个示例代码,演示了如何从libtorch张量中获取图像数据...
cv::Mat resultImg(960, 960, CV_8U , out_byte.data_ptr());#这里遇到过报错,out_byte前面数据处理完,在这里处理可以会报错,512尺寸没问题,1024不知为何报错了 方法二: std::memcpy((void*)resultImg.data, out_byte.data_ptr(), out_byte.numel()); ...
要从Tensor中提取数据并保存到文件中或传递给其他函数，可以使用data_ptr函数。对于单个元素的Tensor，使用item函数可获取具体数值。1.6. 数据类型与设备类型 Libtorch支持多种数据类型，包括float16, float32, float64, int8, int16, int32, uint8等，并提供to函数进行类型转换。设备类型表示Tensor保存...
(例如:调整为模型输入所需的尺寸,转换为Tensor等) cv::resize(image, image, cv::Size(224, 224)); // 假设模型输入大小为224x224 cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2RGB); // 转换为RGB格式 // 转换为Tensor torch::Tensor tensor = torch::from_blob(image.data, {image.rows, image....