Libtorch模型部署指南

前言：libtorch是pytorch原生支持的生态，理论上只要是pytorch训练的模型都能用libtorch部署，因为他们共用相同的c++代码。
主要参考：Pytorch官网

一. PyTorch模型转为Troch Script

import torch
import torchvision

# An instance of your model.
model = torchvision.models.resnet18()

script_module = torch.jit.script(model)

script_module.save("my_resnet_model.pt")

二. 用c++进行模型推理

#include 
#include 
#include 

int main()
{
    // 加载模型
    torch::jit::script::Module module;
    module = torch::jit::load(model_path, torch::kCUDA);
    module.to(torch::kCUDA);
    module.eval();
    
    // 模型推理
    torch::NoGradGuard no_guard;
    torch::jit::getProfilingMode() = false;
    std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
    inputs.push_back(torch::ones({1, 3, 224, 224}));
    at::Tensor output = module.forward(inputs).toTensor();
    std::cout << output.slice(/*dim=*/1, /*start=*/0, /*end=*/5) << '\n';  
}

三. cmake构建工程

cmake_minimum_required(VERSION 3.0 FATAL_ERROR)
project(custom_ops)
list(APPEND CMAKE_PREFIX_PATH /home/guopei/workspace/table_libtorch/libtorch_learning/libtorch)
find_package(Torch REQUIRED)
add_executable(example-app example-app.cpp)
target_link_libraries(example-app "${TORCH_LIBRARIES}")
set_property(TARGET example-app PROPERTY CXX_STANDARD 14)

四. 转模型可能遇到的问题

1. 显示指定类型

错误栈：

解析：这是由于模型转换过程中默认输入变量为 torch.Tensor 因此需要显示申明其为List[torch.Tensor]
解决方法：

from typing import List 
def forward(self, features:List[torch.Tensor], gt=None, masks=None, training=False): 

五. 模型推理可能遇到的问题

1. c++ model forword有多个返回值

参考：c++ load pytorch 的数据转换
我的实现：

void My_example::inference(cv::Mat &resize_img) {
    torch::Tensor tensor = torch::from_blob(resize_img.data, {1, 640, 640,3}, torch::kFloat);
    tensor = tensor.permute({0, 3, 1, 2});
    tensor = tensor.add(-1);
    tensor = tensor.to(torch::kCUDA);
    std::vector<torch::jit::IValue>inputs;
    inputs.push_back(tensor);

    auto outputs = this->module.forward(inputs).toTuple();
    this->out_0 = outputs->elements()[0].toTensor().squeeze();
    this->out_1 = outputs->elements()[1].toTensor().squeeze();
    this->out_2 = outputs->elements()[2].toTensor().squeeze();
}

2. 图片的预处理操作尽量放到gpu中处理(加快推理速度)

// 修改前
img.convertTo(img, CV_32FC1, 1.0/255, -0.5);

// 修改后
img.convertTo(img, CV_32FC1);
tensort.mut(1.0/255).add(-0.5)；

注：TorchScript使用的注意事项和常见错误

每天进步一点，加油！！！
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