365bet体育|www.635288com-365体育手机在线

热门关键词: 365bet体育,www.635288com,365体育手机在线

可以私信或者加好友交流

2020-01-24 作者:365bet体育   |   浏览(193)

上一篇文章讲了如果把pytorch模型转化成torchscripts模型,这篇介绍如何在libtorch中调用

先贴代码,细节等后面再补充

#include <torch/script.h> // One-stop header.#include <iostream>#include <memory>#include <stdlib.h>#include <string>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>int main(){ // 加载模型 std::shared_ptr<torch::jit::script::Module> module = torch::jit::load("D:\scripts\simple_facenet\log\torch_script_eval.pt"); assert(module != nullptr); // 转化为GPU模型 module->to(at::kCUDA); std::cout << "okn" << std::endl; std::vector<torch::jit::IValue> inputs_1,inputs_2; // 加载图片,这里加载了两张一样的图片 cv::Mat image_1,image_2; image_1 = cv::imread("D:\datasets\lfw_yolo_182\Aaron_Eckhart\Aaron_Eckhart_0001.jpg"); image_2 = cv::imread("D:\datasets\lfw_yolo_182\Aaron_Eckhart\Aaron_Eckhart_0001.jpg"); // 数据转换 // OPENCV 默认格式为BGR,而我训练模型用的是RGB格式,所以需要转换 cv::cvtColor(image_1, image_1, CV_BGR2RGB); cv::cvtColor(image_2, image_2, CV_BGR2RGB); cv::Mat img_float_1,img_float_2; image_1.convertTo(img_float_1, CV_32F, 1.0 / 255); image_2.convertTo(img_float_2, CV_32F, 1.0 / 255); cv::resize(img_float_1, img_float_1, cv::Size); cv::resize(img_float_2, img_float_2, cv::Size); auto img_tensor_1 = torch::CPU(torch::kFloat32).tensorFromBlob(img_float_1.data, { 1,182,182,3 }); auto img_tensor_2 = torch::CPU(torch::kFloat32).tensorFromBlob(img_float_2.data, { 1,182,182,3 }); img_tensor_1 = img_tensor_1.permute({ 0,3,1,2 }); // ת��nchw img_tensor_2 = img_tensor_2.permute({ 0,3,1,2 }); // ת��nchw auto img_var_1 = torch::autograd::make_variable(img_tensor_1, false); auto img_var_2 = torch::autograd::make_variable(img_tensor_2, false); inputs_1.push_back(img_var_1.to(at::kCUDA)); inputs_2.push_back(img_var_2.to(at::kCUDA)); std::cout << "image ready" << std::endl; // forward auto output_1 = module->forward.toTensor(); auto output_2 = module->forward.toTensor(); vector<float> feature1,feature2; for (int i = 0;i<128;i  ) { // 转化成Float feature1[i] = output_1[0][i].item().toFloat(); feature2[i] = output_2[0][i].item().toFloat(); } /* 计算vector之间的距离 ... ... */ getchar(); return 0;}

这里为了方便部署,把最后的结果转化为vector了,对libtorch的API还没有摸得很清楚,不知道是否还有跟高效率的转化方式。

有问题的话,可以私信或者加好友交流。

参考:

本文由365bet体育发布于365bet体育,转载请注明出处:可以私信或者加好友交流

关键词: 365bet手机注册 模型 pytorch torchscripts

365bet体育推荐