网站利用微信拉取用户做登录页,建设网站专业公司吗,济南酷火网站建设,个人作品网页设计在 PyTorch 中#xff0c;通常使用 Python 来定义和训练模型#xff0c;但是可以将训练好的模型导出为 TorchScript#xff0c;然后在 C 中加载和使用。以下是一个详细的过程#xff0c;展示了如何将 PyTorch 模型封装成 C API#xff1a;
步骤 1: 定义和训练模型#x…在 PyTorch 中通常使用 Python 来定义和训练模型但是可以将训练好的模型导出为 TorchScript然后在 C 中加载和使用。以下是一个详细的过程展示了如何将 PyTorch 模型封装成 C API
步骤 1: 定义和训练模型Python
首先在 Python 中定义并训练你的 PyTorch 模型。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义模型
class SimpleNN(nn.Module):def __init__(self):super(SimpleNN, self).__init__()self.fc1 nn.Linear(10, 5)self.fc2 nn.Linear(5, 2)def forward(self, x):x torch.relu(self.fc1(x))x self.fc2(x)return x
# 实例化模型
model SimpleNN()
# 定义损失函数和优化器
criterion nn.CrossEntropyLoss()
optimizer optim.SGD(model.parameters(), lr0.01)
# 训练模型略
# ...
# 保存模型为 TorchScript
model.eval()
example_input torch.rand(1, 10)
traced_script_module torch.jit.trace(model, example_input)
traced_script_module.save(model.pt)步骤 2: 导出模型为 TorchScript
使用 torch.jit.trace 或 torch.jit.script 将模型导出为 TorchScript 格式并保存到文件中。
步骤 3: 编写 C 代码加载模型
在 C 中使用 PyTorch C API 来加载模型并创建一个推理函数。
#include torch/script.h // PyTorch C API
torch::jit::script::Module load_model(const std::string model_path) {torch::jit::script::Module module;try {// 加载模型module torch::jit::load(model_path);}catch (const c10::Error e) {std::cerr error loading the model\n;exit(EXIT_FAILURE);}return module;
}
torch::Tensor infer(const torch::jit::script::Module module, torch::Tensor input) {// 执行前向传播torch::Tensor output module.forward({input}).toTensor();return output;
}
int main() {// 加载模型torch::jit::script::Module module load_model(model.pt);// 创建输入张量torch::Tensor input_tensor torch::ones({1, 10});// 执行推理torch::Tensor output_tensor infer(module, input_tensor);// 处理输出略// ...
}步骤 4: 编译和运行 C 代码
为了编译 C 代码你需要链接 PyTorch C 库。这通常涉及到从源代码构建 PyTorch 或使用预编译的库。
g -stdc11 -I /path/to/libtorch/include -I /path/to/libtorch/include/torch/csrc/api/include infer.cpp -o infer -L /path/to/libtorch/lib -ltorch -ltorch_cpu -lc10步骤 5: 运行 C 推理程序
./infer这个程序将加载 Python 中训练并导出的模型然后使用 C 进行推理。这种方式允许你在嵌入式设备或移动设备上使用 C 来部署 PyTorch 模型从而利用 C 的高性能和硬件级别的控制。
