libtorch C++中while循环中张量的创建和销毁 - 腾讯云开发者社区

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【AI模型】LibTorch深度学习框架配置与使用

LibTorch介绍官网：https://pytorch.org/ LibTorch是PyTorch深度学习框架的C++版本，它提供了用于构建和训练神经网络模型的高级API和工具。...以下是LibTorch的一些主要特点和功能： 1.高性能：LibTorch被优化为高性能的C++库，可提供快速且高效的计算能力。...它利用了底层的C++实现，可以在支持的硬件上获得最佳的计算性能。 2.深度学习支持：LibTorch支持各种深度学习任务，包括图像分类、目标检测、语义分割、机器翻译等。...你可以轻松地在Python和C++之间切换，使用相同的模型、工具和API。 5.扩展性：LibTorch支持自定义C++扩展，你可以使用C++编写具有高效计算能力的自定义操作和模块。...这使得你可以在深度学习框架中实现更多的自定义功能。 2.

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libtorch落地AI项目的一些总结

为啥C++ 写AI C++ 是一个非常强大的编程语言，它具有非常强大的计算能力，可以处理非常大的数据集，并且可以非常快速地完成计算。很多项目需要嵌入式部署，C++ 是一个非常适合的编程语言。...区别还是很大的 linux环境推荐,毕竟很多嵌入式项目是linux libtorch的版本与pytorch的版本需要匹配 3.1 torch.jit.trace与torch.jit.script的区别...导出模型什么时候用torch.jit.trace（结论：首选） torch.jit.trace一种导出方法;它运行具有某些张量输入的模型，并“跟踪/记录”所有执行到图形中的操作。...在模型内部的数据类型只有张量，且没有for if while等控制流，选择torch.jit.trace 支持python的预处理和动态行为； torch.jit.trace编译function并返回一个可执行文件...（结论：必要时）定义:一种模型导出方法,其实编译python的模型源码,得到可执行的图; 在模型内部的数据类型只有张量，且没有for if while等控制流，也可以选择torch.jit.script

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浅浅了解一下 LibTorch

本文还提供了一个使用 PyTorch C++ API 中的 torch::Tensor 类的最小应用示例，包括如何下载 LibTorch、编写 CMake 构建配置和构建应用的步骤。.../cppdocs/installing.html LibTorch 是 PyTorch 的 C++ 接口版本，它允许开发者在 C++ 环境中实现网络训练和推理功能。...由于 LibTorch 与 PyTorch 的接口高度一致，LibTorch 除了支持网络操作外，还是一个功能强大的张量库，提供了类似于 PyTorch 的清晰和易用的接口。...这在 C++ 的世界中是相对罕见的，因为 C++ 语言的复杂性和强类型的限制使得大多数库的接口设计往往高效但难以使用。...这对于需要在 C++ 环境中集成模型的场景非常有用，例如在某些性能要求极高或者需要与现有 C++ 代码库集成的应用中。

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Libtorch系列教程1：一个丝滑的C++ Tensor库

概述 Libtorch是Pytorch的C++接口，实现了在C++中进行网络训练、网络推理的功能。...除此之外，由于Libtorch中的大部份接口都是与Pytorch一致的，所以Libtorch还是一个很强大的张量库，有着类似Pytorch的清晰接口，这在C++中很难得的。...另一个问题是，很多Python库中基础的操作，例如numpy.einsum函数，在C++中没有合适的替代，看看这些搜索你就知道了。...Libtorch解决了这个问题，Pytorch中有的它都有，所以在C++中可以简单地用torch::einsum来使用einsum函数，简直是C++开发者的福音。...(5,5)需要在C++中改写为{5, 5}。

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详解libtorch error C1021: 无效的预处理器命令“warning”

在C++编译过程中，编译器会根据指定的选项检测代码中的警告，并据此决定是否生成警告信息。...libtorch是PyTorch的C++前端库，它允许开发者在C++环境中使用PyTorch的功能和能力。libtorch提供了一个用于构建、训练和部署深度学习模型的高性能C++接口。...以下是libtorch的一些主要特点：高性能和低延迟：libtorch是基于C++编写的，代码在C++环境中执行，相比于Python运行时环境，能够获得更高的执行效率和更低的延迟。...无缝集成：libtorch提供了与PyTorch的无缝集成，开发者可以将在Python中使用PyTorch训练的模型转移到C++环境中，并继续进行模型推理、优化和部署。...灵活和丰富的API支持：libtorch提供了丰富的API支持，包括张量操作、模型构建、优化器、损失函数等。

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如何部署自己的模型：Pytorch模型部署实践

C++调用模型在Pytorch中，可以使用TorchScript将Pytorch模型编译为可在C++等其他语言中运行的格式，通常是.pt或.pth格式的文件。...在将Pytorch模型编译为TorchScript模型后，您可以使用C++等其他语言中的LibTorch库加载和运行TorchScript模型。...有关如何使用LibTorch加载和运行TorchScript模型的详细信息，请参阅Pytorch官方文档。希望这个示例能够帮助您将Pytorch模型编译为可在C++等其他语言中运行的格式。...在C++中加载导出的Pytorch .pt文件，可以使用Pytorch的C++ API——LibTorch。...然后，我们定义了一个输入张量，并将其传递给模型的forward函数。最后，我们从输出中提取预测结果，并将其打印到控制台上。

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在C++平台上部署PyTorch模型流程+踩坑实录

最近因为工作需要，要把pytorch的模型部署到c++平台上，基本过程主要参照官网的教学示例，期间发现了不少坑，特此记录。...1.模型转换 libtorch不依赖于python，python训练的模型，需要转换为script model才能由libtorch加载，并进行推理。...--config Release 其中/path/to/libtorch是之前下载后的libtorch文件夹所在的路径。...使用torch::ones()创建输入张量，等效于C ++ API中的torch.ones。...然后，运行script::Module的forward方法，通过调用toTensor()将返回的IValue值转换为张量。

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PyTorch 2.2 中文官方教程（十一）

现有的 C++ 代码库：您可能是一个现有的 C++ 应用程序的所有者，从在后端服务器中提供网页到在照片编辑软件中渲染 3D 图形，希望将机器学习方法集成到您的系统中。...在 Python 中，我们用torch.nn.Parameter类包装张量，而在 C++中，我们必须通过register_parameter方法传递张量。...这样做的原因是 Python API 可以检测到属性的类型是torch.nn.Parameter并自动注册这样的张量。在 C++中，反射非常有限，因此提供了一种更传统（也更少神奇）的方法。...为此，我们需要做两件事：为我们分配的张量传递 GPU 设备规范，并通过to()方法将任何其他张量显式复制到 GPU 上，C++前端中的所有张量和模块都有这个方法。...如果我们的计算机在训练过程中崩溃，前两者将允许我们恢复训练状态。对于持续时间较长的训练会话，这是绝对必要的。幸运的是，C++前端提供了一个 API 来序列化和反序列化模型和优化器状态，以及单个张量。

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【深度学习】基于web端和C++的两种深度学习模型部署方式

而基于C++的深度学习模型部署，主要是通过深度学习框架的C++前端版本，将模型集成到软件服务中。本文分别对上述两种模型部署方式进行流程梳理，并分别举例进行说明。 1....model = ResNet50(weights="imagenet") print("* Model loaded") while True: # 从数据库中创建预测图像队列...2.3 libtorch 在Python环境下对训练好的模型进行转换之后，我们需要C++环境下的PyTorch来读取模型并进行编译部署。这种C++环境下的PyTorch就是libtorch。...因为libtorch通常用来作为PyTorch模型的C++接口，libtorch也称之为PyTorch的C++前端。...我们可以直接从PyTorch官网下载已经编译好的libtorch安装包，当然也可以下载源码自行进行编译。这里需要注意的是，安装的libtorch版本要与Python环境下的PyTorch版本一致。

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利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测

本篇使用的平台为Ubuntu，Windows平台的请看Pytorch的C++端(libtorch)在Windows中的使用前言距离发布Pytorch-1.0-Preview版的发布已经有两个多月...因为我们使用的C++版的Pytorch实际上为编译好的动态链接库和头文件，官方提供已经编译好的下载包: 之后我们将其称之为libtorch，官方对此有个简单的小教程：https://pytorch.org...下图是利用Libtorch + OpenCV-4.0.0在GPU端进行的预测(简单识别手势)，所使用的语言为C++，相较python版本的预测速度提升10%。...然后编写我们的CmakeLists文件，其中find_package作用为根据我们提供的地址，去寻找libtorch的TorchConfig.cmake从而将整个libtorch库添加到我们的整体文件中...版本和libtorch中的不同，所以建议OpenCV最好和libtorch在同样的环境下编译。

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PyTorch 2.2 中文官方教程（九）

C++中调用 TorchScript 模型的示例。...第 3 步：在 C++中加载您的脚本模块在 C++中加载您序列化的 PyTorch 模型，您的应用程序必须依赖于 PyTorch C++ API - 也称为LibTorch。...在本教程中，我们将构建一个最小的 C++应用程序，使用 CMake 和 LibTorch 简单地加载和执行一个序列化的 PyTorch 模型。...为了创建输入张量，我们使用torch::ones()，相当于 C++ API 中的torch.ones。然后我们运行script::Module的forward方法，将我们创建的输入向量传递给它。...现在，我们将处理模型的输出，从输出张量中构建最终的输出图像，并保存图像。后处理步骤是从 PyTorch 超分辨率模型的实现中采用的这里。

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PyTorch 2.2 中文官方教程（十二）

让我们看看通过在 CUDA 张量上运行我们的 C++代码可以获得多少性能提升。...我们将讨论如何在 C++中处理张量，如何高效地将它们转换为第三方张量格式（在本例中为 OpenCV Mat），如何在 TorchScript 运行时注册您的运算符，最后如何编译运算符并在 Python...这些输入的类型是torch::Tensor，PyTorch 在 C++中的张量类型（也是 Python 中所有张量的基础类型）。...在从我们的运算符实现中返回这个张量之前，我们必须在张量上调用.clone()来执行底层数据的内存复制。这样做的原因是torch::from_blob返回一个不拥有数据的张量。...+进程中使用自定义注册的 C++类使用 libtorch。

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《智能指针频繁创建销毁：程序性能的“隐形杀手”》

然而，就像任何工具都有其两面性一样，智能指针在带来便利的同时，如果使用不当，尤其是频繁地创建和销毁它们，也可能会给程序性能带来意想不到的影响。首先，我们需要明确智能指针在创建和销毁过程中的基本开销。...例如，在一个循环中不断创建和销毁智能指针来处理一些临时数据对象，随着循环的进行，内存空间会变得越来越零散。...从缓存的角度来看，频繁创建和销毁智能指针也会带来负面影响。现代计算机的内存架构中，缓存起着至关重要的作用，它能够显著提高数据的访问速度。...在多线程环境中，智能指针的创建和销毁操作可能涉及到锁的获取与释放（例如 shared_ptr 的引用计数操作在多线程下通常需要加锁保护）。...总之，智能指针虽然为 C++的内存管理提供了强大的支持，但我们不能忽视其频繁创建和销毁可能带来的性能影响。

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NeurIPS顶会接收，PyTorch官方论文首次曝光完整设计思路

以性能为中心的实现一个高效的 C++ 核为了提高性能，PyTorch 的多数代码都是用 C++ 写的。...这一核心 libtorch 库用来实现张量数据结构、GPU 和CPU 算子以及基本的并行基元。它还提供了一个自动微分系统，包括用于多数内置函数的梯度公式。...自定义缓存张量分配器 PyTorch实现了一个自定义的分配器，它递增地构建CUDA内存的缓存并将其重新分配到之后的配额中，而无需进一步使用CUDA API。...需要注意的是，PyTorch 通过集成 Python 自身的引用机制，追踪 libtorch 库内部的引用以及用户在其 Python 代码中所做的外部引用。...精确的比例则取决于主 CPU 和 GPU 的相对性能、每个张量中的组成部件数量以及在 GPU 上实现的浮点运算的平均算法复杂性。 ? 图1： Resnet-50模型的前几步操作的轨迹。

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第9节：libtorch开发深度学习算法中的autograde

"/libtorch/share/cmake/Torch") set(PYTHON_EXECUTABLE "/usr/bin/python3") find_package(Torch REQUIRED...auto x = torch::ones({2, 2}, torch::requires_grad()); std::cout <<"x="<< x << std::endl; // 张量的加法操作...: auto y = x + 2; std::cout << "y="<<y << std::endl; // y是加法的记过,可以操作``grad_fn`` std::cout <<...example of vector-Jacobian product: x = torch::randn(3, torch::requires_grad()); y = x * 2; while...vector-Jacobian product: x = torch::randn(3, torch::TensorOptions().requires_grad(true)); y = x * 2; while

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一步一步解读神经网络编译器TVM(二)——利用TVM完成C++端的部署

利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测 Pytorch的C++端(libtorch)在Windows中的使用 (上图是之前的识别剪刀石头布的一个权重模型) OK...，可以包容各种类型的张量，而在创建了这个张量后，我们需要将OpenCV中读取的图像信息传入到这个张量结构中： // 这里依然读取了papar.png这张图 image = cv::imread("/home...在将OpenCV中的图像数据转化后，我们将转化后的图像数据拷贝到之前的张量类型中: // x为之前的张量类型 data为之前开辟的浮点型空间 memcpy(x->data, &data, 3 * 128...，之后我们将这几个文件移到树莓派中，随后利用上面说到的C++部署代码去部署就可以了。...在PC端部署中，使用TVM部署的手势检测模型的运行速度是libtorch中的5倍左右，精度还没有测试，但是在我用摄像头进行演示过程中并没有发现明显的区别。当然还需要进一步的测试，就不在这里多说了。

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不再让CPU和总线拖后腿：Exafunction让GPU跑的更快！

由于大多数 GPU 代码是用 CUDA 编写的，本文将使用 TensorFlow 的 C++ 接口来演示这种技术。...首先，用户必须从会话中创建一个 tensorflow::CallableOptions 的实例，以指定哪些张量被传入和传出 GPU 内存而不是 CPU 内存。...此外，有必要指定内存将从哪个 GPU 中输入和获取。在这个例子中，为了简单起见，本文将把所有的输入和输出的张量（Tensor）放在第一个 GPU 上。...创建和销毁可调用对象的代价比较大，所以最好只在模型初始化时创建和销毁可调用对象。另外，可调用的对象应该在会话本身被销毁之前被销毁。...在这个例子中，本文将只使用 TensorFlow 内置的 GPU 分配器，但其实也是可以通过 tensorflow::TensorBuffer 接口将外部张量传入外部 GPU 缓冲区。

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pytorch v2.7.0震撼发布！Blackwell GPU支持+编译性能狂飙，AI开发者必看10大升级

• libtorch_python.so 的符号默认改为不可见（除了 Apple 平台）。...• 之前 libtorch_python.so 中的符号均默认可见，现在改为仅显式标记的符号为公开，其余均隐藏。 • 部分使用私有符号的扩展可能因此导致链接失败。...的加载性能 • 支持dtype参数上的__torch_function__处理器，类似于子类对象 C++扩展 • 支持与libtorch无关的扩展，保持稳定的torch ABI兼容性分布式上下文并行...nllnd_loss_backward 崩溃 • 确保 MPSStream 可由 C++ 使用 • 确保 MPSProfiler 可由 C++ 使用 • 修复连续非连续位运算的回归问题 • 修复大批量张量的...SDPA推理性能 • 改进零点内存创建 • 避免非连续目标张量或输入广播时的不必要复制 torch.compile Dynamo • 在C++中实现动态形状保护 • 直接访问Python帧本地变量以进行保护检查

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TensorFlow 分布式之论文篇 Implementation of Control Flow in TensorFlow

图 1 基元在 TensorFlow 中，每个 op 都在一个执行帧（execution frame）中执行，控制流原语负责创建和管理这些执行帧。...下面显示了当一个 while 循环被划分到多个设备上时，数据流图是什么样子的。一个控制循环被添加到每个分区中，并控制 while 循环中的 Recvs。重写后的图在语义上与原始图是等价的。...图 14 计算逻辑为了在反向传播循环中重用前向传播计算出来的数值，我们在构建反向传播 while 循环的过程中，自动检测反向传播中需要的前向值。...对于每个这样的前向值 x，我们自动引入一个堆栈，并在前向循环中添加节点，以便在每次迭代时将其值保存到堆栈中。反向传播循环以相反的顺序使用堆栈中的值。...对于嵌套在 while 循环中的条件式，我们引入一个堆栈来保存每次前向迭代的谓词值，并在反向 prop 中使用堆栈中的值（以相反的顺序）。

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C语言中循环语句总结

while循坏: for循环: while和for循环的对比: 区别:for 和 while 在实现循环的过程中都有初始化、判断、调整这三个部分，但是 for 循环的三个部分⾮常集中，便于代码的维护...for(i=1; i<=10; i++) { if(i == 5) break; printf("%d ", i); } return 0; } 运行结果: continue:跳过本次循....环中 continue 后的代码，直接去到循环的调整部分。...，来到了i++的调整部分 printf("%d ", i); } return 0; } 运行结果: 对比for循环和while循环中continue对代码的运行影响: 分析代码可以知道它们修改条件的位置不同...\n"); return 0; } 在多层循环的代码中，如果想快速跳出使⽤ goto 就⾮常快速例如: for(...) { for(

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【AI模型】LibTorch深度学习框架配置与使用

libtorch落地AI项目的一些总结

浅浅了解一下 LibTorch

Libtorch系列教程1：一个丝滑的C++ Tensor库

详解libtorch error C1021: 无效的预处理器命令“warning”

如何部署自己的模型：Pytorch模型部署实践

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【深度学习】基于web端和C++的两种深度学习模型部署方式

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PyTorch 2.2 中文官方教程（九）

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