c++怎么调用pytorch模型

要在C++中调用PyTorch模型，需要使用PyTorch C++ API。以下是一个基本的C++代码示例，展示了如何加载模型、输入数据并运行模型。

#include torch/script.h>
    
#include torch/torch.h>


int main() {
    
  // 加载模型
  std::string model_path = "path_to_model.pt";
    
  torch::jit::script::Module module = torch::jit::load(model_path);
    

  // 创建输入张量
  std::vectorfloat>
 input_data = {
1.0, 2.0, 3.0, 4.0}
    ;

  torch::Tensor inputs = torch::from_blob(input_data.data(), {
1, 4}
    );
    

  // 将输入张量传递给模型
  std::vectortorch::jit::IValue>
     inputs_list;
    
  inputs_list.push_back(inputs);
    
  torch::jit::IValue output = module.forward(inputs_list);
    

  // 提取输出张量
  torch::Tensor result = output.toTensor();
    
  std::cout  result  std::endl;
    

  return 0;

}
    

请确保已正确安装PyTorch C++ API，并将path_to_model.pt替换为实际模型的路径。在代码中，我们首先使用torch::jit::load()加载模型，然后创建输入张量，将其传递给模型的forward方法，并通过output.toTensor()获取输出张量。

有关更多详细信息和示例，请参考PyTorch官方文档：https://pytorch.org/cppdocs/

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