如何在c++平台上部署pytorch模型？

pytorch接口简单灵活，深受深度学习研究者的喜爱，不少论文及github上的开源代码是用pytorch写的，那么，训练完pytorch模型后，部署到c++平台上，着实让不少人头疼．好在，pytorch开放了libtorch c++接口，至此，caffe, mxnet, tensorflow, pytorch均完善了python以及c++接口，无论是在PC端，还是在移动端，均可满足大多数人的训练和模型部署需求．

深度学习框架趋于大同的情况下，需要耐心对各框架熟悉．鄙人将pytorch c++部署简述如下：

先提一件事情，除了使用libtorch外，确实有很多部署的方法，例如如下：

（１）pytorch模型转为tensorflow模型，利用tensorflow c++等进行部署；

（２）pytorch模型转为onnx模型，利用其他支持onnx的框架进行部署；

（３）pytorch模型转为tensor rt模型，利用tensorrt进行部署等；

诚然，可以，然而不是最好，缺点如下：

（１）有种逃避困难的嫌疑，走捷径固然好，但是不深入；

（２）各种框架间兼容的情况（eg. operator等）并不好，自己的框架自己最清楚；

（３）你给自己挖了另外一个坑．

 

１．注意opencv和libtorch的冲突：

opencv和libtorch联合使用编译时，会报错，类似如下：

error: undefined reference to `cv::imread(std::string const&, int)'

如果你的OpenCV在单独编译使用时没有错误，但是一块编译就出现问题，那么这代表我们的libtorch库和OpenCV库冲突了，冲突原因可能是OpenCV编译OpenCV的C++-ABI版本和libtorch中的不同，所以建议OpenCV最好和libtorch在同样的环境下编译。

2. libtorch和gcc运行时库的冲突

如果你用官网下载的include和libtorch头文件，编译好可执行程序后，run的时候报错，而且你经过调试发现，根本没有进入到main函数里面，那么极可能是和运行时库冲突了，pytorch官网上要求gcc版本最好大于4.9，但是，在实际的部署及生产环境中，这个要求并不合适，详见我的如下博文：

https://blog.csdn.net/seasermy/article/details/99300499

以上两点，均是由于编译情况引起，原因不好查找，隐藏的很深，最好的办法就是，在自己的当前系统环境(eg. gcc4.8.5)下，重新编译libtorch，并进行使用．

3. 模型转换

libtorch不依赖于python，python训练的模型，需要转换为script model才能由libtorch加载，并进行推理．

关于模型转换的例子和帖子很多，如下：

https://github.com/iamhankai/cpp-pytorch/blob/master/tracing.py

https://pytorch.org/docs/master/jit.html // 大多数例子都是摘自官网，还算讲的明白

方法一：tracing

顾名思义，就是随意生成一个输入，走一边推理网络，然后由torch.ji.trace记录一下路径上的信息并保存，这种方法直接简单，容易接受，但缺点是，如果随着输入的不同，网络有多个分支的话，那么会不实用，最直接的一个例子是超分模型，目前的超分辨率模型的研究方向是单一模型实现多倍超分，不仅节省网络占用的空间，而且还容易部署和使用．

如果用tracing的方法转换超分模型的话，那么实现X2,X3,X4的话，会trace出三个模型，不好吧，不好吧，不好吧．．

 

方法２：annotation，做标记

顾名思义，给函数加上标识，自己识别多个分支，我们不用具体trace哪个分支，在pytorch1.2中，貌似不加标识就可以，直接torch.jit.script转换为Script module即可.

美中不足是，有些模型写的比较乱，你需要重构一下模型定义的*.py文件，使分支的程序放在第一个毕竟函数里面，否则会报错，这个只能意会，举例如下：

以超分模型中的CARN为例子，参见我的分支：

https://github.com/idealboy/CARN-pytorch/tree/master/carn/model.script　// 重构了网络定义

https://github.com/idealboy/CARN-pytorch/tree/master/tools //转换模型的脚本

4. 模型加载及推理

    torch::DeviceType device_type;
    if(torch::cuda::is_available())
    {   
        device_type = torch::kCUDA;
    }   
    else
    {   
        device_type = torch::kCPU;
    }   

    torch::Device device(device_type, dev_id);
    try
    {
        torch::jit::script::Module module = torch::jit::load("model.pt", device);
    }
    catch(const c10::Error &e)
    {
        printf("load error\n");
    }

    // Create a vector of inputs.
    std::string filename = "1.png";
    cv::Mat image = cv::imread(filename.c_str());
    cv::cvtColor(image, image, CV_BGR2RGB);

    cv::Mat img_float;
    image.convertTo(img_float, CV_32F, 1.0 / 255);
    
    {   
        struct timeval start, end;
        gettimeofday(&start, NULL);
        torch::Tensor image_tensor = torch::from_blob(img_float.data, {1,image.rows,image.cols, 3}, torch::kFloat32);
        image_tensor = image_tensor.permute({0,3,1,2});
        image_tensor = image_tensor.toType(torch::kFloat);

        std::vector inputs;
        inputs.push_back(image_tensor.to(device));

        torch::Tensor scale_tensor = torch::tensor({atoi(argv[1])});
        inputs.push_back(scale_tensor);
        torch::Tensor output = module.forward(inputs).toTensor();

        std::cout << scale_tensor << std::endl;
        std::cout << output.sizes() << std::endl;

        output = output.squeeze().detach().permute({1, 2, 0});
        output = output.mul(255).clamp(0, 255).to(torch::kU8);
        output = output.to(torch::kCPU);
        cv::Mat result(output.size(0), output.size(1), CV_8UC3);
        std::memcpy((void *) result.data, output.data_ptr(), sizeof(torch::kU8) * output.numel());
        cv::cvtColor(result, result, CV_RGB2BGR);
        cv::imwrite("sr.jpg", result);
        gettimeofday(&end, NULL);
        float using_time = (end.tv_sec - start.tv_sec) * 1000 + (end.tv_usec - start.tv_usec) / 1000.;
        printf("super resolution using time:%f\n ms", using_time);
　　｝