inlinec10::intrusive_ptrIValue::toTuple()const&{AT_ASSERT(isTuple(),"ExpectedTuplebutgot",tagKind());returntoIntrusivePtr();}这里先说说我是怎么导出.pt模型的，yolov5官方提供了导出的python的代码，在如下：问题就出现这个转换的代码里，作者说，这个转换默认是调用cp

文章目录环境准备安装cuda安装cudnn安装libtorchVS编译QA参考链接libtorchC++forcudainWindows环境准备python(模型转换)VS2017CUDA/CUDNN安装

torch::jit::IValueoutput=module.forward(inputs);未经处理的异常0x00007FFD1F063B19处(位于YOLOv5LibTorch.exe中)有未经处理的异常

一、问题概括ubuntu系统下，libtorch环境使用torch::jit::load(“xxx.pt”)接口加载模型失败，一直报c10::Error错误。

1.异常:c10::Error，位于内存位置0x000000B9DA0FF2E0处（1）维度不对，操作范围了。卷积操作和全链接操作直接少了一个展平操作，即将特征图(b,c,h,w)展开成(b,c*h*w)；x=torch::flatten(x,1);//start_dim=1.(b,c*7*7)（2）异常:c10::Error，位于内存位置0x000000CC4BEFDB70处。错误原因：在gpu

C++部署DLinkNet模型一、模型转换二、libtorch调用模型三、工程化代码一、模型转换二、libtorch调用模型三、工程化代码

__version__)#注意是双下划线3.卸载pytorch(两个命令都要执行)1.condauninstallpytorch2.condauninstalllibtorch

libtorch的版本和pytorch是对应的，比如libtorch1.6.0对应于pytorch1.6.0。cuda的兼容性问题新版本无法在旧机器上运行。

环境CUDA10.2cudnn7.6.5Ubuntu18.04libtorch安装注意下载Linux版本的(不是windows版本)，且与自己的torch相对应的版本，与自己cuda版本相对应。

算上这一篇，yolov5目标检测框架我们已经更新到第3篇了，前面两篇分别讲解了coco数据集json标签文件的解析，以及yolov5网络的网络结构与实现：基于libtorch的yolov5目标检测网络实现

libtorch部署640*640图片GPU推理时间：libtorch部署640*640图片CPU推理时间：gpu推理时间比Cpu快21.5倍。

使用libtorch模型推理的时候出现报错std:runtime_error这里报错的情况一般是数据不同步的问题，也就是说我们的模型是在gpu上，而数据是在cpu上，那么要做的一件事就是检查forward

代码：Pointnet_Pointnet2_pytorch环境配置：win10系统cuda10.1+cudnn7.5+Python3.6.5+pytorch1.5.0+libtorch1.5.0+VS2017

（前提运行环境都是CUDA版）之前一直使用pytorch1.1和libtorch1.1，现在由于项目需求，需要更新到最新框架，发现之前在libtorch1.1下正常固化的模型，在大于libtorch1.4

问题分析：假设正常tensorrt推理某一个时间50ms，运行过程中会突然增加到100ms,运行一段时间又会降到50ms，如此反复。问题原因：间隔推理可能会导致显卡降频并且会持续一些时间，开一个空内核跑着可以维持高频率。解决方案1.软件算法层解决除了项目需要的推理模型1之外，再创建一个模型2（任意模型，越小越好），while(true)持续forward，然后使用多线程调用模型1和模型2并行运行，

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、模型训练二、模型导出三、Libtorch部署总结本文是自己通过libtorch部署yolov5后，做个笔记记录一下，方便以后使用

TensorRT&C++&TensorFlow&DenseNet&CIFAR10模型部署一些题外话：这篇博客源自于实际的项目经历，项目中我负责对各类模型在Qt系统上的部署，从Libtorch到Pytorch

目录1.原论文2.libtorch复现2.1生成器2.2判别器2.3完整训练代码2.4训练效果1.原论文论文：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdfpytorch源码：https

安装成功后,测试出现如图所示问题1.2解决方法使用gdb调试工具,查找问题的源头,依次执行以下3条命令:gdbpython3.7r-c"importtorch"bt具体输出如图所示可以看出是与提前安装的libtorch

1,0,1,1,0,0,1,0]fromtorchimportnnimporttorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibtorch.manual_seed

报错ImportError:libtorch_cuda_cu.so:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory解决方案：检查这3个库mmcv,mmdetandmmdet3d

背景在vs2019c++项目中使用libtorch，为加快算法速度，将算法中模型和输入放入GPU进行运算。

FP32转FP16能否加速libtorch调用pytorchlibtorchFP16###1.PYTORCH采用FP16后的速度提升问题pytorch可以使用half()函数将模型由FP32迅速简洁的转换成

cv2:pipinstallopencv-pythontqdm:pipinstalltqdmmatplotlib:pipinstallmatplotlibtorchsummary:pipinstalltorchsummary

什么是FPNFPN，即FeaturePyramidNetworks，是一种多尺寸，金字塔结构深度学习网络，使用了FPN的Faster-RCNN，其测试结果超过大部分single-model，包括COCO2016年挑战的获胜模型。其优势是对小尺寸对象的检测。FPN代码解读torchvision中包含了ResNet50FPN完整的源代码（这里参考的是torchvision0.7.0里面的代码），这里就

这是我们常见的pytorch版的crnn网络框架，我遵循老师的想法，用C++和libtorch也搭建了一个一模一样的框架，主要是用来部署用的，我暂时把libtorch版本的代码放到了私密文章里面，还没有公开

参考博客：Pytorch模型部署-Libtorch(crnn模型部署)Step1:模型转换将pytorch训练好的crnn模型转换为libtorch能够读取的模型．

最近在学习图像分割，用的MMSegmentation框架，跑demo是遇到报错ImportError:libtorch_cuda_cu.so:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectorymmseg

简介二、思路三、深度学习部署平台和模型部署框架3.1部署平台3.2部署框架四、基于TorchScript的PyTorch模型部署4.1TorchScript1.Tracing应用2.Script应用4.2Libtorch4.3

Ubuntu、Anaconda下编译opencv4.5.3和opencv_contrib4.5.31、下载2、编译安装3、遇到的问题1、下载(1)opencv下载：你去官网下载opencv，在本教程中选用的时opencv4.5.3。下载链接http://opencv.org/releases.html，选择sources版本.(2)opencv_contrib4.5.3下载连接：https://h

文章目录前言安装libtorch安装opencv（C++）模型转换通过跟踪转换为TorchScript通过注解转换为TorchScript编写C++代码编译环境搭建C++库管理方法一：手动配置visualstudio

Libtorch1.6.0：VS2017下用release进行程序调试及无法打断点问题：VS2017下用release进行程序调试及无法打断点问题_wwwsssZheRen的博客-CSDN博客_vsrelease

一、libtorch的api资料1、libtorchTensor张量的常用操作总结(2)-CodeAntenna2、libtorch常用api函数示例（史上最全、最详细）-无左无右-博客园3、【Libtorch

当作一个笔记，发现新的会更新at::Tensor.size()/at::Tensor.size(intnum)返回张量各个维度的尺度at::Tensor.sizes():返回张量所有维度的尺度at::Tensor.size(intnum):返回第num维度的尺度（从下标0开始）at::Tensora=torch::ones({2,2,3});//a维度{2,2,3)//a.size()={2,2,

libtorchc++调用（九）打印tensor信息1、打印cuda信息2、打印tensor信息3、打印cv::mat信息1、打印cuda信息voidtest_libtorch_version(){std

libtorch学习笔记1常用函数1.print_tensor_data打印tensor的值2.读取txt生成tensor3.保存tensor到txt4.python保存权重文件wts5.load权重文件

随时翻阅张量初始化libtorch(pytorchc++)的大多数api和pytorch保持一致，因此，libtorch中张量的初始化也和pytorch中的类似。

目录一、通过索引获取值二、通过索引设置值三、掩码操作在PyTorchC++API（libtorch）中对张量进行索引的方式与PythonAPI的方式很相似。诸如None/...

配置环境方向记录下，以防下次又要重新配置编译环境sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallcmakemakegccUbuntu禁止内核更新uname-aLinuxl-ThinkStation-P3405.4.0-122-generic#138~18.04.1-UbuntuSMPFriJun2414:14:03UTC2022x86_64x86_64x86_64GNU/Li

首先我们要知道，想要实现C++调运python文件，需要一个工具包libtorch。

训练出来的模型最终都需要进行工业部署，现今部署方案有很多，tensorflow和pytorch官方也都有发布，比如现在pytorch有自己的Libtorch进行部署【可以看我另一篇文章有讲利用Libtorch

参考文章C++部署pytorch模型利用LibTorch部署PyTorch模型官方文档问题pytorch的神经网络模型有很多，但libtorch就特别少。

开发环境：windows10vs2015pytorch1.2.0cpuopencv4.3.0libtorch1.3.0cpu配置开发环境时遇到的坑：1、vs2015不支持最新的libtorch2、ptor

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

一、Pytorch框架下生成pt模型（python）python脚本#pth转ptimportosimporttorchfromPILimportImagefromtorchvisionimporttransformsfrommodelimportAlexNetdefmain():device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else

LibTorch学习笔记（一）前天由于某些原因需要利用C++调用PyTorch，于是接触到了LibTorch，配了两天最终有了一定的效果，于是记录一下。

QT配置并调用libtorch一.QT下载（有坑）二.libtorch下载（有坑）三.进入正题QT配置libtorch一.QT下载（有坑）首先QT这里有个坑，下载的时候一定要带有MSVC的编译器，只有这种编译器才能编译

做这个就是各种瞎折腾这个也是老话题了有不对的请指出虽然我也不会直接自用使用但还是写写把当学习了基础感觉自用的组合也会速度还行吧模型转换libtorch不依赖于python，python训练的模型，需要转换为

LibTorch学习笔记（一）前天由于某些原因需要利用C++调用PyTorch，于是接触到了LibTorch，配了两天最终有了一定的效果，于是记录一下。

c`++调用pytorchlibtorch`1.将pytorch模型转换成TorchScript2.创建cpp文件3.使用cmake进行build4.生成.exe文件4.c++libtorchforward