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<…
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, ...
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}; // ...
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。
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(...
[1]); } catch (const c10::Error& e) { std::cerr << "error loading the model\n"; return -1; } module->to(at::kCUDA); assert(module != nullptr); std::cout << "ok\n"; // 建立一个输入,维度为(1,3,224,224),并移动至cuda std::vector<torch::jit::IValue> inputs; input...
// 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. at::Tensor output = module.forward(inputs).toTuple()->elements()[0].toTensor(); ...
#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); ...
("~/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...