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<…
std::vector<int64_t> sizes = {m_stand.rows, m_stand.cols, m_stand.channels()}; torch::TensorOptions options = torch::TensorOptions().dtype(torch::kFloat32); torch::Tensor tensor_image = torch::from_blob(m_stand.data, torch::IntList(sizes), options).to(device);//Permute tensor, ...
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...
{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...
{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,...
img_tensor[0][2].sub_(0.406).div_(0.225); 1. 2. 3. 4. 四:模型前向推理 // Create a vector of inputs. std::vector<torch::jit::IValue> inputs; inputs.push_back(img_tensor); module.eval(); // Execute the model and turn its output into a tensor. ...
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; inputs.push_back(input_tensor.to(at::kCUDA)); ...
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...