c++调用pytorch训练出来的模型

方法一：利用pytorch的c++版本的API：libtorch

方法二：利用opencv的readNetFromTorch()，导入的模型必须是 torch.save() 方法保存的文件。且opencv此函数只能读取序列化 nn.Module 对象，例如：
nn.Sequential
nn.Parallel
nn.Concat
nn.Linear
nn.SpatialConvolution
nn.spatialMaxPooling, nn.SpatialAveragePooling
nn.ReLU, nn.TanH, nn.Sigmoid
nn.Reshape
nn.SoftMax, nn.LogSoftMax
如果pytorch网络有基于nn.Module的自定义对象，则无法使用，opencv不能读取

除此之外，opencv还有readNetFromTensorflow()，readNetFromCaffe()，readNetFromONNX()等

ONNX是一个各种框架的的一个转换格式，相当于一个桥梁，使得模型可以在tensorflow、pytorch、caffe、MXNet之间互相转换。