1.tensor与vector的转换方法 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,
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<…
1.1 Tensor创建 Tensor 创建的方式比较多,包括从字面量创建,从C++ 原生的数组创建,从vector创建,从Libtorch自带的函数创建等。 从字面量创建: torch::Tensor foo = torch::tensor({1.0, 2.0, 3.0, 4.0}); 从C++ 原生的float数组创建,使用from_blob函数: float arr[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0}; // ...
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。
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(aaaa.data(), {1,1,1,3}, torch::kFloat); cout << aaa << endl;//使用Opencv的Mat来初始化张量内容,相当于把Mat转换为TensorMat x = Mat::zeros(5,5, CV_32FC1)...
rand({3,4}); // 定义一个5行6列的张量 tensorrands = torch::randn({5,6}); // 数组转化为张量 int aa[4] = {1,2,3,4}; auto aaa = torch::from_blob(aa,{2,2},torch::kFloat); //使用容器来初始化张量 vector<int> aaaa = {1,2,3}; auto aaaaTensor = torch::from_blob(...
LY_Model.to(at::kCUDA); //输入数据 auto input_tensor = torch::from_blob(idonwantsee.data, { 1,1,512,512}, torch::kFloat32); //调整一下数据维度,保证与原模型一致 input_tensor = input_tensor.permute({ 0,1,3,2 }); vector<torch::jit::IValue>inputs; ...
std::vector<torch::Tensor> output; for (size_t i = 0; i < preds.sizes()[0]; ++i) { torch::Tensor pred = preds.select(0, i); //GPU推理结果为cuda数据类型,nms之前要转成cpu,否则会报错 pred = pred.to(at::kCPU); //增加到函数里pred = pred.to(at::kCPU); 注意preds的数据类...
("~/resnet50.pt"); // 导入前面生成的trace模型module.to(at::kCUDA); // 放到GPU上执行// 构建输入张量std::vector<torch::jit::IValue> inputs;inputs.push_back(torch::ones({1, 3, 224, 224}).to(at::kCUDA));// 执行推理at::Tensor output = module.forward(inputs).toTensor();std...
tensor([[ -1.2374, -96.6268, 19.2590]], device='cuda:0', grad_fn=<AddBackward0>) 上述导出的’mobilenetv2-trace.pt‘的链接:https://pan.baidu.com/s/1neHRHypYq9vbGDlY1WwfJw 提取码:sym8 然后,我们下载官方或者自己编译好libtorch,并且知道其所在的地址:path/to/libtorch(这只是例子,具体地址每个...