从C/C++数组创建一个torch::Tensor，不使用"from_blob(...)...“

从C/C++数组创建一个torch::Tensor，不使用"from_blob(...)"。

要从C/C++数组创建一个torch::Tensor，可以使用torch::from_blob函数。这个函数可以接受一个指向内存块的指针和一个表示张量形状的std::vector作为参数。以下是一个示例代码：

#include <torch/torch.h>

int main() {
  // 创建一个C/C++数组
  float data[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0};
  int size = sizeof(data) / sizeof(data[0]);

  // 创建一个std::vector表示张量形状
  std::vector<int64_t> shape = {2, 3};

  // 使用torch::from_blob函数创建一个torch::Tensor
  torch::Tensor tensor = torch::from_blob(data, {size}, torch::kFloat32).view(shape);

  // 打印张量
  std::cout << tensor << std::endl;

  return 0;
}

在上面的示例中，我们首先创建了一个C/C++数组data，然后计算了数组的大小size。接下来，我们创建了一个std::vectorshape，表示张量的形状为2行3列。最后，我们使用torch::from_blob函数将C/C++数组转换为torch::Tensor，并使用view函数将张量形状调整为2行3列。最终，我们打印了创建的张量。

这是一个简单的示例，你可以根据实际需求调整代码。关于torch::from_blob函数的更多信息，你可以参考腾讯云的PyTorch文档：torch::from_blob。