【AI】PyTorch实战（四）：使用C++调用PyTorch模型

1、简述

PyTorch是由python语言实现，想要使用C++调用PyTorch模型，需要先将PyTorch模型的结构和参数保存成一种和具体编程语言无关的格式，然后使用C++来解析这种格式即可。TorchScript程序就是使用python语言，将PyTorch模型的结构和参数保存下来，这一操作称为序列化。

PyTorch提供C++接口库——libTorch，该库用于加载已经序列化的PyTorch模型，这一操作称为反序列化。

2、使用步骤

2.1 生成torch.jit.ScriptModule对象

在序列化之前，首先需要在python环境中产生一个ScriptModule对象，这个对象有执行序列化的接口。
有两种方法产生ScriptModule对象，一种称为==“跟踪”、另一种称为“注解”。
1）所谓“跟踪”就是加载网络模型后，创建一个随机输入，在“特定方法”中，执行一次==预测（向前传播）操作，这个“特定方法”（torch.jit.trace）可以跟踪预测的过程，获取预测时网络模型的结构和参数，将它们封装到ScriptModule对象中。

示例代码如下：

import torch
import torc