1.1 tensor 转 vector 1 2 at::Tensor t=at::ones({2,2},at::kInt);//建立一个2X2的tensor vector<int> v(t.data_ptr<int>(),t.data_ptr<int>()+t.numel());//将tensor转换为vector t是一个类型为at::kInt的tensor,其中kInt可以用其他数据类型替换如kFloat等,t.data_ptr<int>()返回int类...
各种tensor 相关数据类型LibTorch tensor (C++) : torch::Tensor PyTorch tensor (Python) : torch.tensor OpenVINO tensor (C++) : ov::Tensor Numpy array(Python) : np.array Vector (C++) : std::vector<…
LibTorch张量（C++）：torch::Tensor PyTorch张量（Python）：torch.tensor OpenVINO张量（C++）：ov::Tensor Numpy数组（Python）：np.array 向量（C++）：std::vector> LibTorch与PyTorch张量转换**：1. **LibTorch张量到PyTorch张量**：（参考链接）2. **PyTorch张量到LibTorch张量**：（参考链接）LibTo...
cout <<"直接将[Height, Width, channels]格式Mat转换为的[channels, Height, Width]格式的Tensor,维度不对应:"<< endl; cout <<x_t<< endl;//建议的做法,确保Tensor张量的维度顺序为[channels, Height, Width]x_t= torch::from_blob(x123.data, {5,5,3}, torch::kByte); cout <<"先将[Height,...
{a,b},0);cout<<c<<endl;//获取一个张量列表,包含10个2*5张量vector<torch::Tensor>list;for(inti=0;i<10;i++){autox=torch::linspace(i*10+1,i*10+10,10).reshape({2,5});list.push_back(x);}//增加第0维度,并在第0维度将10个2*5张量堆叠为10*2*5张量autox_10=torch::stack(list,...
{module=torch::jit::load(module_path);}catch(constc10::Error&e){std::cout<<"error loading the model\n";return-1;}std::vector<torch::jit::IValue>x;x.push_back(torch::ones({1,1,28,28}));at::Tensor output=module.forward(x).toTensor();std::cout<<output.sum()<<std::endl;...
1.2. Tensor创建方式 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...
这样,我们已经初步使用了libtorch进行了测试,但是实际上我们需要图像库来读取图像或者视频,然后将其转化为Tensor再输入模型进行预测,这时我们就需要将libtorch与其他的库进行联合编译。 这里我们将OpenCV和libtorch一起编译,实现通过OpenCV开启摄像头将帧转化为tensor进行实时的预测,并判断当前的手势。 编译OpenCV 这里我们仍然...
(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...
#include <vector> // tensor->Mat 格式转换 cv::Mat tensor2mat(torch::Tensor &tensor) { tensor = tensor.squeeze().mul(255).add(0.5).clamp(0, 255).permute({ 1, 2, 0 }).to(torch::kU8); int height = tensor.size(0), width = tensor.size(1); ...