先来看个最终效果：deeplabv3+分割ros数据流环境配置ubuntu18.04ros-melodiccuda-11.2cudnn-8.1.1libtorch-cxx11-abi-shared-with-deps

安装首先下载libtorch：CPU版本：wgethttps://download.pytorch.org/libtorch/cpu/libtorch

Pytorch部署将模型导出为torchscript，参考链接libtorchC++组成部分根据PyTorch官方文档的介绍，PyTorch的C++API可以粗略分为以下五个部分：ATen：基础的张量和数学计算库

脚本将脚本模块序列化为文件在C++中加载脚本模块在C++中执行脚本模块Eager、TorchScript、ONNX对比TorchScript简介TorchScript是PyTorch模型推理部署的中间表示，可以在高性能环境libtorch

利用C++来调用PyTorch训练好的模型，其实也是利用官方强大的LibTorch库。

这几天刚刚把libtorch加载模型弄明白，记录一下。

一、libtorch中常见的损失函数及其使用场景的总结1.CrossEntropyLoss:CrossEntropyLoss（交叉熵损失）主要用于分类任务。

Libtorch中许多API与Pytorch中十分类似，但是在C++环境下tensor数据处理的效率问题十分有必要引起重视。

HuggingFace的模型以waifu-diffusion模型为例，给出的实现一般是基于diffuser库，示例代码如下：importtorchfromtorchimportautocastfromdiffusersimportStableDiffusionPipelinepipe=StableDiffusionPipeline.from_pretrained('hakurei/waifu-di

所以这个报错大致意思就是说，连接已经关闭，但是此时有未处理完的数据；因为git项目或者文件太大造成的错误，而缓冲区太小，所以导致这个错误解决方案查看是哪个文件超过限制中间两行:remote:error:Filelibtorch

第一步：手动编译pytorchwenet用的是libtorch1.10.0，这里需要下载pytorch1.10.0进行编译。

C++平台部署（前向预测）pytorch训练好的模型（ResNet50为例）（一）本文主要进行前期的准备环境搭建，包括VS2015的安装，opencv和libtorch的安装配置，适合新手入门~~。

source=qwer12填写邀请码fwwqgs，每日免费调用量还可以翻倍1、pytorch和libtorch安装(标贝科技)PyTorch是Torch7团队开发的，从它的名字就可以看出，其与Torch

文章目录1.LibTorch安装2.C++调用PyTorch模型2.1Python中保存tensor数据2.2C++中保存tensor数据2.3C++加载tensor并调用模型3.编译执行C++推理用例

C#可以调用yolov5吗，答案是肯定的，网上目前只有使用yolov5-net依托ML.NETonnxruntime进行调用进行目标检测，且检测速度在cpu和gpu上上十分感人，为了解决效率问题，我们使用C++直接封装DLL接口，C#直接调用C++接口还不快吗，使用GPU加速，是yolov7-net在gpu上加速的2倍以上。话不多说，请看视频演示。bilibili.com/video/BV1AT4

原因cuda版本选的不对解决python-c'importtorch;print(torch.__version__);print(torch.version.cuda)'查看cuda版本和torch版本我的输出如下：1.9.0+cu10210.2用pip安装时按照上面的选就行refmmcv-fullinstalldoc

转TorchScript模型首先将训练完成的pytorch模型进行转换,转换为TorchScript格式模型.转换程序如下:frommodel.modelimportparsingNetfromutils.commonimportmerge_configfromutils.dist_utilsimportdist_printimporttorchif__name__=="__main__":tor

问题描述本人C#小白，最近想为pytorch写的神经网络做一个windows界面，研究得知可以利用c++libtorch重写一遍推断网络，并编译成dll供c#调用。

在使用libtorch中经常用到vector和cat使用的情况，在此写了几个例子；cat函数一般有三种使用方式，分别如下：autotensor1=torch::randn({1,3,4,4});autotensor2

错误汇总1、由于找不到xxx.dll,无法继续执行代码，重新安装程序可能会解决此问题（1）由于找不到c10.dll（或其他libtorch/lib中的.dll动态库）,无法继续执行代码（2）由于找不到VCRUNTIME140

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！作者：知乎—Gemfield侵删地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/363319763在Gemfield：部署PyTorch模型到终端(https://zhuanlan.zhihu.com/p/54665674)一文中，我们知道在实际部署PyTorch训练的模型时，一般都是要把模型转换到对应的推理框架

PyTorchC++APIlibtorch简介翻译自PyTorch官方文档：https://pytorch.org/cppdocs/index.html#acknowledgements整体划分根据PyTorch

文章目录前言QTCreator安装不全，编译器选择错误，OpenCv使用困难Libtorch只能用MSVC编译器直接调用重装QTCreator，配置MSVC编译器重新用MSVC2017编译器，配置OpenCV

文章目录1.WIN10+LibTorch配置方法2.CUDA不可用的原因3.解决的方法3.1添加缺失的附加依赖项3.2添加特殊的附加依赖项3.3找不到c10.dll1.WIN10+LibTorch配置方法

我的原因是Cmake版本太低，我的是2.8，换成3.0以上就可以，cmake升级的教程--TheCcompileridentificationisGNU4.8.5--TheCXXcompileridentificationisGNU4.8.5--CheckforworkingCcompiler:/usr/bin/cc--CheckforworkingCcompiler:/usr/bin/cc--w

1.模型转换libtorch不依赖于python，python训练的模型，需要转换为scriptmo

问题在运行torch_geometric测试代码时，出现以下错误OSError:libtorch_cuda_cpp.so:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectorytorch_geometric

  使用pytorch可以很方便的训练了网络，并且pytorch的官方网站中放出了很全的python对tensor的操作接口API，但是在部署libtorch的时候，c++对tensor的操作接口API

前言距离发布Pytorch-1.0-Preview版的发布已经有两个多月，Pytorch-1.0最瞩目的功能就是生产的大力支持，推出了C++版本的生态端(FB之前已经在Detectron进行了实验)，包括C++前端和C++模型编译工具。对于我们来说，之后如果想要部署深度学习应用的时候，只需要在Python端利用Pytorch进行训练，然后使用torch.jit导出我们训练好的模型，再利用C++端的

开发环境：VS2017（VS2015亲测也能通过）win10cmake>=3.0libtorch1.6-releasepytorch1.6以ResNet18为基础结构，进行分类网络实际部署测试验证。

目录1.vgg.h2.vgg.cpp3.预训练权重3.1保存pytorch版的预训练权重3.2训练3.2.1打印权重参数信息3.2.2权重初始化3.2.3测试预训练权重是否可用3.2.4训练函数3.2.5主函数4.测试4.1主函数4.2predic函数1.vgg.h这里以vgg分类网络为例，vgg网络简单：多层卷积提取特征，最大池化下采样，全连接层进行分类，最后接一个sotmax归一化输出。#if

原文：https://oldpan.me/archives/pytorch-windows-libtorchPytorch的C++端(libtorch)在Windows中的使用Oldpan2019年1月

本教程分多个章节：第一章：开发环境搭建：VS+libtorch和Qt+libtorch第二章：张量的常规操作第三章：简单的CNN,MLP,LSTM模型搭建第四章：数据加载模块使用第五章：分类模型搭建，训练和预测第六章

第一章：开发环境搭建：VS+libtorch和Qt+libtorch第二章：张量的常规操作第三章：简单的CNN,MLP,LSTM模型搭建第四章：数据加载模块使用第五章：分类模型搭建，训练和预测第六章：分割模型搭建

第一章：开发环境搭建：VS+libtorch和Qt+libtorch第二章：张量的常规操作第三章：简单的CNN,MLP,LSTM模型搭建第四章：数据加载模块使用第五章：分类模型搭建，训练和预测第六章：分割模型搭建

目录1.直接使用1.1获取预训练权重1.2libtorch直接使用pt权重2.间接使用2.1BasicBlock2.2实现ResNet2.3BottleNeck1.直接使用1.1获取预训练权重比如直接使用

写在前面:黄宁然，你们甲方的项目不好做啊。问题来源:之前已经基于WIN10+VS2015+opencv3.4.12，实现Yolov3。（https://download.csdn.net/download/xiaohuolong1827/34664248）用于项目时，才发现，该实现不支持cuda，需要opencv4以上版本才支持，这在dnn.hpp有提及：//OpenCV4.x:DNN_BACKE

pytorch是一个强大的机器学习库，其中集成了很多方法，但从python本身角度讲，它的速度还不够快。用pytorch官网的话说：虽然对于许多需要动态性和易迭代性的场景来说，Python是一种合适且首选的语言，但在同样的情况下，Python的这些特性恰恰是不利的。生产环境是一个需要低延迟和有严格部署要求的领域，一般选择C++。打ACM的时候，也是用C++写一些比较恶心的算法居多，于是我也大胆地尝

libtorch使我们可以使用C++进行模型推理。安装C++版本的PyTorch首先从官网下载libtorch。

前言目标检测网络根据阶段数主要有one-stage和two-stage两大类。one-stage：直接通过调整先验框得到预测框（速度更快）two-stage：先生成建议框，再通过调整建议框得到预测框（精度更高）此前我们已经通过Darknet成功实现了在C++中调用one-stage的网络模型YOLO-V3(☞vs2019使用Darknet调用YOLOV3模型并测试（CPU+GPU）)。Faster

环境：Ubuntu18.04+cuda-10.2+cudnn-8.2.1.32+libtorch1.10.2faster-scnnpython版本官方地址：https://github.com/Tramac

VisualStudio2019+libtorch(PytorchC++库)环境配置前言：为了方便工程上对现有的深度学习算法进行运用部署，本文将在windows环境下进行深度学习框架libtorch（Pytorch

2：下载libtorch，这个就不多说了。2：在本地使用CMake利用CMakeList.txt创建工程1：创建一个文件夹，将demo中的CMakeList.txt放在下面

1.下载解压1.4或者1.6版本mkdir-p/opt/pytorch&&cd/opt/pytorch&&wgethttps://download.pytorch.org/libtorch/cpu/libtorch-shared-with-deps

Libtorch前向推理前言使用流程我的环境模型转换前向推理代码前言初次使用Libtorch做前向推理，如有不足请各位指正。

附加参考Bug1:libtorchC++部署时遇到，编译通过，运行报错UserWarning:NamedtensorsandalltheirassociatedAPIsareanexperimentalfeatureandsubjecttochange.Pleasedonotusethemforanythingimportantuntiltheyarereleasedasstable

3.2.1推理框架主要试了三个推理框架：阿里的MNN、facebook的libtorch和nvidia的TensorRTa.MNNMNN相对而言成熟度稍差些，优势是

目录1.原论文论文：https://arxiv.org/abs/1703.105932.代码2.1下采样2.2残差块2.3上采样模块2.4生成器代码3.判别器3.1判别器组件3.2判别器4.训练4.1输入数据4.2生成器loss函数结构图4.3判别器loss结构图1.原论文论文：https://arxiv.org/abs/1703.10593pytorch源码：GitHub-junyanz/pyt

问题描述：一导入torch.h或者torch\script.h就报错：std不明确的符号解决：设置的问题：项目-》属性-》c/c++》常规》SDL检查：改为否c/c++》语言》符合模式：选择：否。记住一定要从项目-属性中进去

这种情况可以大致分为两种以下两种：（1）由于找不到c10.dll（或其他libtorch/lib中的.dll动态库）,无法继续执行代码这是因为执行程序无法找到libtorch/lib下的这些外部动态