at::Tensor t=at::from_blob(v.data(),s,opts).clone(); opts用来对返回的tensor作一些额外的解释,例如类型。s用来指定返回的tensor的维度。clone是为了深复制,让后面对t的操作不会收到v的影响。v.data()返回vector中的数据的指针。 2. torch::tensor.sizes() 返回{c10::ArrayRef} 类型 获取其中元素...
使用数组或某一段内存来初始化张量时,通常调用torch::from_blob函数来实现: //使用数组来初始化张量内容intaa[4]={3,4,6,7};autoaaaaa=torch::from_blob(aa, {2,2},torch::kInt);cout<<aaaaa<<endl;//使用vector迭代容器来初始化张量内容vector<float>aaaa= {3,4,6};autoaaa=torch::from_blob(aaa...
40 cout << "box 0 is " << c1 << "---" << c2 << "---" << c3 << "---" << c4 << "---" << endl; 几个重要的API就是,from_blob,把mat转tensor,permute改一下维度顺序,比较奇怪的是,最后output的输出是,一个tuple里面包含了一个空的字典和一个list,list里面再是一个dict,反正层...
auto input_tensor = torch::from_blob(image.data, { image.rows, image.cols, 3 }, torch::kByte).permute({ 2, 0, 1 }).unsqueeze(0).to(torch::kFloat32) / 225.0; //加载模型 auto model = torch::jit::load("your path to\\resnet34.pt"); model.to(device); model.eval(); //前...
(img,CV_32F,1.0/255);// Normalize the image// 创建Tensor并进行推理autoinput_tensor=torch::from_blob(img.data,{1,224,224,3}).permute({0,3,1,2});// 适应模型输入std::vector<torch::jit::IValue>inputs;inputs.push_back(input_tensor);// 进行推理at::Tensor output=module.forward(input...
torch::Tensor label_tensor = torch::from_blob(mask_resize.data, { mask_resize.rows, mask_resize.cols, 1 }, torch::kByte).permute({ 2, 0, 1 }); torch::Tensor label = torch::zeros_like(label_tensor); for (int i = 0; i < num_classes; i++) ...
Tensor的创建方式多样，包括从字面量、C++原生数组、vector、以及Libtorch自带函数创建等。从字面量创建时，可以通过from_blob函数进行，其中第二个参数用于指定创建的Tensor形状，自动对原生数组进行reshape操作。从vector创建时同样使用from_blob函数。此外，还可以通过Libtorch的函数创建，与Numpy和Pytorch类似。
35// Deserialize the ScriptModule from a file using torch::jit::load().36 module = torch::jit::load(argv[1]);37 } 38catch (const c10::Error& e) { 39 std::cerr << "error loading the model\n";40return -1;41 } 1 git clone https://github.com/pytorch/vision.git ...
{ auto input_tensor = torch::from_blob( image.data, {1, kIMAGE_SIZE, kIMAGE_SIZE, kCHANNELS}); input_tensor = input_tensor.permute({0, 3, 1, 2}); input_tensor[0][0] = input_tensor[0][0].sub_(0.485).div_(0.229); input_tensor[0][1] = input_tensor[0][1].sub_(0.456...
torch::Tensor tensor = torch::from_blob(image.data, {1, image.rows, image.cols, image.channels()}, torch::kFloat32); tensor =tensor.permute({0, 3, 1, 2}); 推理 at::Tensor output = module.forward({tensor}).toTensor(); 处理推理结果 torch::Tensor result = torch::argmax(output,...