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

@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.

@otha_marks 

Данный код позволит вам сохранить и загрузить модель PyTorch в C++, так что вы сможете использовать ее для вывода результатов на произвольных данных. Не забудьте адаптировать код для вашей конкретной модели и данных.