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使用LibTorch进行C++调用pytorch模型方式

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使用LibTorch进行C++调用pytorch模型的步骤如下：

1. 安装LibTorch

首先需要在电脑上安装C++版本的pytorch，也就是LibTorch库。可以从pytorch官网的下载页面下载。下载的文件是一个压缩包，解压后在文件夹中会有一个include文件夹和一个lib文件夹。在使用LibTorch时需要指定这个文件夹的路径，可以设置环境变量或者在代码中指定。

2. 加载模型

使用LibTorch加载pytorch模型的过程和Python中加载模型的步骤很相似，只不过需要用C++代码完成。以下是加载一个保存在.pt文件中的模型的示例代码：

#include <torch/torch.h>

// 指定模型路径
const char* model_path = "model.pt";

// 加载模型
auto model = torch::jit::load(model_path);

3. 输入数据

在输入数据时，需要使用同样的方式进行数据预处理。不同点是需要将数据存储在C++中的Tensor对象中。以下是将输入数据存储到C++ Tensor对象中的示例代码：

#include <torch/torch.h>

// 输入数据
std::vector<float> input_data = {1.0, 2.0, 3.0};

// 将输入数据转换为Tensor对象
auto input_tensor = torch::from_blob(input_data.data(), {1, 3});

4. 运行模型

在运行模型时，需要调用模型对象的forward函数。forward函数的参数是输入数据的Tensor对象。以下是运行模型的示例代码：

#include <torch/torch.h>

// 运行模型
auto output_tensor = model.forward({input_tensor}).toTensor();

5. 输出结果

模型的输出结果也是一个Tensor对象。需要将结果通过C++的方式转换为可以理解的数据格式。以下是将输出结果转换为C++ vector对象的示例代码：

#include <vector>
#include <torch/torch.h>

// 将输出结果转为vector对象
auto output_tensor_data = output_tensor.data<float>();
std::vector<float> output_data(output_tensor_data, output_tensor_data + output_tensor.numel());

至此，一个使用LibTorch进行C++调用pytorch模型的完整攻略就讲解完毕了。下面我们给出两个示例供参考：

示例1：使用LibTorch对图像进行分类

#include <iostream>
#include <vector>
#include <torch/torch.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 初始化opencv窗口
    cv::namedWindow("image", cv::WINDOW_NORMAL);

    // 加载模型
    auto model = torch::jit::load("model.pt");

    // 读取图片
    cv::Mat img = cv::imread("img.jpg");
    cv::cvtColor(img, img, cv::COLOR_BGR2RGB);

    // 图片预处理
    cv::resize(img, img, cv::Size(224, 224));
    cv::normalize(img, img, 0, 1, cv::NORM_MINMAX);
    std::vector<float> input_data((float*)img.data, (float*)img.data + img.rows * img.cols * img.channels());

    // 将输入数据转换为tensor
    auto input_tensor = torch::from_blob(input_data.data(), {1, img.rows, img.cols, img.channels()}).permute({0, 3, 1, 2});

    // 运行模型
    auto output_tensor = model.forward({input_tensor}).toTensor();

    // 将输出结果转为vector对象
    auto output_tensor_data = output_tensor.data<float>();
    std::vector<float> output_data(output_tensor_data, output_tensor_data + output_tensor.numel());

    // 输出结果
    int label = std::max_element(output_data.begin(), output_data.end()) - output_data.begin();
    std::cout << "Label: " << label << std::endl;

    // 显示图片
    cv::imshow("image", img);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

示例2：使用LibTorch对文本进行情感分析

#include <iostream>
#include <vector>
#include <torch/torch.h>

int main()
{
    // 加载模型
    auto model = torch::jit::load("model.pt");

    // 输入数据
    std::vector<std::string> input_data = {"This is a very good movie.", "This is a bad product."};

    // 构造词典
    std::unordered_map<std::string, int> word_dict = {{"This", 0}, {"is", 1}, {"a", 2}, {"very", 3},
                                                       {"good", 4}, {"movie", 5}, {"bad", 6}, {"product", 7}, {".", 8}};

    // 文本预处理
    std::vector<int> processed_data;
    for (auto& sentence : input_data)
    {
        std::vector<int> sentence_data;
        std::stringstream ss(sentence);
        std::string token;
        while (getline(ss, token, ' '))
        {
            sentence_data.push_back(word_dict[token]);
        }
        processed_data.insert(processed_data.end(), sentence_data.begin(), sentence_data.end());
    }

    // 将输入数据转换为tensor
    auto input_tensor = torch::from_blob(processed_data.data(), {1, 2, 11});

    // 运行模型
    auto output_tensor = model.forward({input_tensor}).toTensor();

    // 将输出结果转为vector对象
    auto output_tensor_data = output_tensor.data<float>();
    std::vector<float> output_data(output_tensor_data, output_tensor_data + output_tensor.numel());

    // 输出结果
    int label = std::max_element(output_data.begin(), output_data.end()) - output_data.begin();
    std::cout << "Label: " << label << std::endl;

    return 0;
}

以上两个示例分别展示了使用LibTorch进行图像分类和文本情感分析的例子。可以发现，使用LibTorch非常方便，和Python中使用pytorch类似，只不过需要用C++的代码完成。

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