将PyTorch模型部署到C++上（Ubuntu)
- 为什么要这么做？
PyTorch作为一个开源的Python机器学习库正受到越来越广泛的关注和应用。然而，作为一门语言，Python并不是在任何场景下都适用的。在生产以及部署到自动驾驶车辆上等场景中，C++常常是更好的选择。因此需要将PyTorch模型部署到C++上。以下是实现的步骤。
- 将PyTorch模型转化成Torch Script
Torch Script的作用是用TorchScript编写的任何代码都可以从Python进程中保存并加载到没有Python依赖关系的进程中。有两种方法可以实现这一步骤。
（1）tracing
在这种机制中，通过使用示例输入对模型进行分析，并记录通过模型的这些输入流，来捕获模型的结构。这适用于控制流使用有限的模型。具体做法为，将示例输入到模型中，并将其作为一个例子输入到torch.jit.trace函数中。这将产生一个torch.jit.ScriptModule对象，并在模块的forward方法中嵌入模型跟踪，具体代码如下：
import torch
import torchvision
# An instance of your model.
model = torchvision.models.resnet18()
# An example input you would normally provide to your model's forward() method.
example = torch.rand(1, 3, 224, 224)
# Use torch.jit.trace to generate a torch.jit.ScriptModule via tracing.
traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)
（2）使用注释来转化
在某些情况下，比如模型采用了特定形式的控制流，可能希望直接用Torch Script编写模型，并相应地对模型进行注释。比如以下这个模型：
import torch
class MyModule(torch.nn.Module):
def __init__(self, N, M):
super(MyModule, self).__init__()
self.weight = torch.nn.Parameter(torch.rand(N, M))
def forward(self, input):
if input.sum() > 0:
output = self.weight.mv(input)
else:
output = self.weight + input
return output
由于该模块的forward方法使用依赖于输入的控制流，因此不适合tracing。相反，我们可以将其转换为ScriptModule。为了将模块转换为ScriptModule，需要使用torch.jit.script编译模块，如下所示:
class MyModule(torch.nn.Module):
def __init__(self, N, M):
super(MyModule, self).__init__()
self.weight = torch.nn.Parameter(torch.rand(N, M))
def forward(self, input):
if input.sum() > 0:
output = self.weight.mv(input)
else:
output = self.weight + input
return output
my_module = MyModule(10,20)
sm = torch.jit.script(my_module)
- 将Script Module输出为文件
（1） tracing方法：
traced_script_module.save("traced_resnet_model.pt")
（2）script方法:
sm.save("my_module_model.pt")
到这步我们就已经结束了在Python上的操作，要开始转战C++了。
- 在C++中载入Script Module
要用c++加载序列化的PyTorch模型，应用程序必须依赖于LibTorch。LibTorch发行版包含了一组共享库、头文件和CMake配置文件。虽然CMake不是必须的，但它是推荐的方法，并且在将来会得到很好的支持。在本教程中，我们将使用CMake和LibTorch构建一个c++应用程序，它只是用于加载和执行一个序列化的PyTorch模型。
LibTorch的下载地址在这里，根据自己的需求和电脑的配置下载，本文对应的版本是1.8.1CPU版，其他版本的也许本文的方法不适用，请注意！
首先，需要编写代码来载入模块。
#include \n" ;
return -1;
}
torch::jit::script::Module module;
try {
// Deserialize the ScriptModule from a file using torch::jit::load().
module = torch::jit::load(argv[1]);
}
catch (const c10::Error& e) {
std::cerr << "error loading the model\n";
return -1;
}
std::cout << "ok\n";
}
接着，创建一个CMakeLists.txt， 内容如下：
cmake_minimum_required(VERSION 3.0 FATAL_ERROR)
project(custom_ops)//写项目名
//set(Torch_DIR /home/nio/libtorch-1.8.1/libtorch/share/cmake/Torch)
find_package(Torch REQUIRED)
add_executable(example-app example-app.cpp)//文件夹名，文件名
target_link_libraries(example-app "${TORCH_LIBRARIES}")//文件夹名
set_property(TARGET example-app PROPERTY CXX_STANDARD 14)//文件夹名
这里需要注意，按官网教程，是不用set行的，在很多别人的教程里也不用，但我在实验的时候，没有set行设置Torch地址，后续的操作会报错，提示找不到Torch，所以看情况自己加。
两个文件创建好之后，放在一个文件夹下，如：
example-app/
CMakeLists.txt
example-app.cpp
在该文件夹下，打开终端，输入以下指令：
mkdir build
cd build
cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=/path/to/libtorch ..//背后两个小点别忘了！！！
一开始我没有设置Torch地址，得到的结果为：
-- The C compiler identification is GNU 7.5.0
-- The CXX compiler identification is GNU 7.5.0
-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc
-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- works
-- Detecting C compiler ABI info
-- Detecting C compiler ABI info - done
-- Detecting C compile features
-- Detecting C compile features - done
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- works
-- Detecting CXX compiler ABI info
-- Detecting CXX compiler ABI info - done
-- Detecting CXX compile features
-- Detecting CXX compile features - done
CMake Error at CMakeLists.txt:4 (find_package):
By not providing "FindTorch.cmake" in CMAKE_MODULE_PATH this project has
asked CMake to find a package configuration file provided by "Torch", but
CMake did not find one.
Could not find a package configuration file provided by "Torch" with any of
the following names:
TorchConfig.cmake
torch-config.cmake
Add the installation prefix of "Torch" to CMAKE_PREFIX_PATH or set
"Torch_DIR" to a directory containing one of the above files. If "Torch"
provides a separate development package or SDK, be sure it has been
installed.
-- Configuring incomplete, errors occurred!
See also "/home/nio/C++FILE/code/vectornet/build/CMakeFiles/CMakeOutput.log".
设置了之后：
-- The C compiler identification is GNU 7.5.0
-- The CXX compiler identification is GNU 7.5.0
-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc
-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- works
-- Detecting C compiler ABI info
-- Detecting C compiler ABI info - done
-- Detecting C compile features
-- Detecting C compile features - done
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- works
-- Detecting CXX compiler ABI info
-- Detecting CXX compiler ABI info - done
-- Detecting CXX compile features
-- Detecting CXX compile features - done
-- Looking for pthread.h
-- Looking for pthread.h - found
-- Looking for pthread_create
-- Looking for pthread_create - not found
-- Looking for pthread_create in pthreads
-- Looking for pthread_create in pthreads - not found
-- Looking for pthread_create in pthread
-- Looking for pthread_create in pthread - found
-- Found Threads: TRUE
-- Found Torch: /home/nio/libtorch-1.8.1/libtorch/lib/libtorch.so
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /home/nio/C++FILE/code/vectornet/build
成功之后，在build文件夹下用make编译：
(base) nio@LT5CG052BHT2:~/C++FILE/code/vectornet/build$ make
Scanning dependencies of target vectornet
[ 50%] Building CXX object CMakeFiles/vectornet.dir/pytoc.cpp.o
[100%] Linking CXX executable vectornet
[100%] Built target vectornet
运行pt文件
(base) nio@LT5CG052BHT2:~/C++FILE/code/vectornet/build$ ./vectornet ../traced_vectornet_model.pt
ok
最后，执行输入并验证输出。在之前的cpp文件中加入：
// Create a vector of inputs.
std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
inputs.push_back(torch::ones({1, 3, 224, 224}));
// Execute the model and turn its output into a tensor.
at::Tensor output = module.forward(inputs).toTensor();
std::cout << output.slice(/*dim=*/1, /*start=*/0, /*end=*/5) << '\n';
再make和执行pt文件即可得到结果。