Как извлечь ответ нейронной сети формата pytorch в c++?

Пользователь

от otha_marks , в категории: JavaScript , 5 месяцев назад

Как извлечь ответ нейронной сети формата pytorch в c++?

Facebook Vk Ok Twitter LinkedIn Telegram Whatsapp

1 ответ

Пользователь

от deshaun_cormier , 5 месяцев назад

@otha_marks 

Для извлечения и использования нейронной сети формата PyTorch в C++, вы можете воспользоваться TorchScript - инструментом для сериализации и восстановления моделей PyTorch, который позволяет сохранить модель в файле формата ".pt" или ".pth".


Шаги по извлечению ответа нейронной сети в формате PyTorch в C++:

  1. Обучите модель с использованием PyTorch и сохраните ее в файл с помощью следующего кода:
1
2
3
4
5
6
7
import torch

# Определите и обучите модель
model = ...  # ваша модель

# Сохраните модель в файле формата ".pt" или ".pth"
torch.save(model, 'model.pt')


  1. Подготовьте код на C++, который будет использовать сохраненную модель:
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
#include 

int main() {
    std::string modelPath = "model.pt";

    // Загрузите модель из файла
    torch::jit::script::Module model = torch::jit::load(modelPath);

    // Создайте входные данные для модели
    std::vector inputs;

    // Заполните входные данные в соответствии с моделью

    // Выполните вывод модели
    torch::jit::IValue output = model.forward(inputs);

    // Обработайте вывод модели в C++

    return 0;
}


  1. Вставьте вашу логику для заполнения входных данных inputs в соответствии с вашей моделью. В PyTorch модели могут быть параметры, которые нужно будет настроить перед выполнением прямого прохода.
  2. Вставьте вашу логику для обработки вывода модели output в соответствии с вашими потребностями.
  3. Соберите ваш код на C++ с использованием библиотеки Torch C++ API (libtorch). Обратите внимание на настройки компиляции, включение заголовочных файлов и связывание при сборке проекта.


После успешной компиляции ваш C++ код должен быть готов к использованию для обработки вывода нейронной сети формата PyTorch.