将pytorch 模型封装为c++ api 例子

在 PyTorch 中,通常使用 Python 来定义和训练模型,但是可以将训练好的模型导出为 TorchScript,然后在 C++ 中加载和使用。以下是一个详细的过程,展示了如何将 PyTorch 模型封装成 C++ API:

步骤 1: 定义和训练模型(Python)

首先,在 Python 中定义并训练你的 PyTorch 模型。

python 复制代码
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义模型
class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 2)
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x
# 实例化模型
model = SimpleNN()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 训练模型(略)
# ...
# 保存模型为 TorchScript
model.eval()
example_input = torch.rand(1, 10)
traced_script_module = torch.jit.trace(model, example_input)
traced_script_module.save("model.pt")

步骤 2: 导出模型为 TorchScript

使用 torch.jit.tracetorch.jit.script 将模型导出为 TorchScript 格式,并保存到文件中。

步骤 3: 编写 C++ 代码加载模型

在 C++ 中,使用 PyTorch C++ API 来加载模型并创建一个推理函数。

cpp 复制代码
#include <torch/script.h> // PyTorch C++ API
torch::jit::script::Module load_model(const std::string& model_path) {
    torch::jit::script::Module module;
    try {
        // 加载模型
        module = torch::jit::load(model_path);
    }
    catch (const c10::Error& e) {
        std::cerr << "error loading the model\n";
        exit(EXIT_FAILURE);
    }
    return module;
}
torch::Tensor infer(const torch::jit::script::Module& module, torch::Tensor input) {
    // 执行前向传播
    torch::Tensor output = module.forward({input}).toTensor();
    return output;
}
int main() {
    // 加载模型
    torch::jit::script::Module module = load_model("model.pt");
    // 创建输入张量
    torch::Tensor input_tensor = torch::ones({1, 10});
    // 执行推理
    torch::Tensor output_tensor = infer(module, input_tensor);
    // 处理输出(略)
    // ...
}

步骤 4: 编译和运行 C++ 代码

为了编译 C++ 代码,你需要链接 PyTorch C++ 库。这通常涉及到从源代码构建 PyTorch 或使用预编译的库。

bash 复制代码
g++ -std=c++11 -I /path/to/libtorch/include -I /path/to/libtorch/include/torch/csrc/api/include infer.cpp -o infer -L /path/to/libtorch/lib -ltorch -ltorch_cpu -lc10

步骤 5: 运行 C++ 推理程序

bash 复制代码
./infer

这个程序将加载 Python 中训练并导出的模型,然后使用 C++ 进行推理。这种方式允许你在嵌入式设备或移动设备上使用 C++ 来部署 PyTorch 模型,从而利用 C++ 的高性能和硬件级别的控制。

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