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,其中kInt可以用其他数据类型替换如kFloat等,t...
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}; // ...
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,...
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...
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(...
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...
#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); ...
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::cout << output << std::endl; } 1.
to(torch::kCUDA); std::cout << "Model moved to GPU." << std::endl; } // 创建一个输入张量 std::vector<torch::jit::IValue> inputs; inputs.push_back(torch::randn({1, 3, 224, 224})); // 假设模型输入是1x3x224x224 // 运行模型并获取输出 at::Tensor ...