如何用C++来部署深度学习模型libtorch

知乎回答
在服务器上部署，可以采用TensorRT加速；在CPU或FPGA上部署可以采用OpenVINO加速；或者也可以采用框架对应的C++库，比如pytorch提供的libtorch库；针对这些方案的部署方式可以参考我的文章。这些方式都可以采用C++实现，而且难度不大，效果又极好。对于C++的知识量而言，大多数是C++的基本语法，还有一些标准模板库的知识，比如vector等等，入门不难
https://www.zhihu.com/question/447224038

1 C++部署上线

https://blog.csdn.net/weixin_44233336/article/details/110432566

2 安装libtorch

#include "torch/script.h"
#include "torch/torch.h"
#include 
#include 
using namespace std;
 
int main(int argc, const char* argv[]){
    if (argc != 2) {
        std::cerr << "usage: example-app \n";
        return -1;
    }
 
    // 读取TorchScript转化后的模型
    torch::jit::script::Module module;
    try {
        module = torch::jit::load(argv[1]);
    }
 
    catch (const c10::Error& e) {
        std::cerr << "error loading the model\n";
        return -1;
    }
 
    module->to(at::kCUDA);
    assert(module != nullptr);
 
    // 构建示例输入
    std::vector inputs;
    inputs.push_back(torch::ones({1, 3, 224, 224}).to(at::kCUDA));
 
    // 执行模型推理并输出tensor
    at::Tensor output = module->forward(inputs).toTensor();
    std::cout << output.slice(/*dim=*/1, /*start=*/0, /*end=*/5) << '\n';}

/************************* 输出结果 ****************************************
-0.8297, -35.6048, 12.4823
[Variable[CUDAFloatType]{1,3}]
*************************************************************************/

3 TensorRT是Nvidia开发的一个神经网络前向推理加速的C++库

https://zhuanlan.zhihu.com/p/158895888
Pytorch -> Onnx -> TensorRT