在使用libtorch库中,可以通过以下步骤在data_ptr上创建一个GPU张量: 首先,需要包含libtorch的头文件: 代码语言:txt 复制 #include <torch/torch.h> 然后,可以使用torch::Device类来指定使用的设备,例如GPU: 代码语言:txt 复制 torch::Device device(torch::kCUDA); 接下来,可以使用torch::from_blob函数...
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...
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...
将张量数据复制到一个新的缓冲区。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。
desc.data<float>() 换成 desc.data_ptr<float>() 否则会报错,但是在使用CMake的方法中不会报错,这里还不知道为什么。 另外,由于版本问题,加载模型的方法从 std::shared_ptr<torch::jit::script::Module>module=torch::jit::load("model.pt")
//数据转换Tensor->vector->MatrixXf; std::vector<float> U3_4_vector(U3_4_tensor.data_ptr<float>(), U3_4_tensor.data_ptr<float>() + U3_4_tensor.numel());//数据转换 Eigen::MatrixXf U3_4_Matrix = Eigen::Map<Eigen::Matrix<float, 12, 1>>(U3_4_vector.data());...
Mat outimg(cv::Size(outputs.size(0), outputs.size(1)), CV_32F, outputs.data_ptr()); 1. 2. 3. 4. 5. 6. (3)若python在产生pt文件时,device为‘cpu’,C++中读取pt文件时,在不加限定(torch::jit::load函数中的第二个参数可以限定设备位置)的情况下,会将模型加载到cpu;同样,如果python产生...
traced_script_module.save("/data/testcode/ptc++/modelfile.pt") (3)下面是C++里面的用法: int main() { std::shared_ptr<torch::jit::script::Module> ptModule = torch::jit::load("/data/testcode/modelfile.pt"); assert(ptModule != nullptr); ...
tensor_torch.defined()){throwstd::runtime_error("wrap_torch_tensor_as_ov: received undefined tensor");}size_telement_byte_size;void*pData=tensor_torch.data_ptr();ov::element::Typeov_element_type;switch(tensor_torch.dtype().toScalarType()){casetorch::kFloat32:ov_element_type=ov::...