本博客记录本人在使用Libtorch（C++版本的Pytorch）实现语义分割的训练以及推理时碰到的坑点。一、语义分割标签图resize问题1.背景一般对较大尺寸的图像时，会指定大小对原图进行resize，与之对应的标签图也要resize，比如将大小为（1024，1280）的原图指定到（512，640）。2.问题点描述但是要注意如果使用OpenCV自带的resize函数时对标签图会带来个问题： 每
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2024-02-28 11:14:04
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# 如何实现 "libtorch android"
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何在 Android 平台上使用 libtorch 进行深度学习模型的推理。libtorch 是一个用于 PyTorch 的 C++ 本机库，它提供了在移动设备上执行深度学习模型的功能。
在开始之前，你应该已经具备一些基本的 Android 开发知识，并且对 C++ 语言和深度学习模型有一定的了解。
##
原创
2023-07-21 15:33:03
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# 实现"java libtorch"教程
## 流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载libtorch库 |
| 2 | 配置Java项目 |
| 3 | 使用JNI连接Java和libtorch |
| 4 | 实现Java调用libtorch功能 |
## 具体步骤：
### 步骤1：下载libtorch库
首先，你需要下载libtorc
原创
2024-05-05 03:31:19
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Libtorch是PyTorch的一个C++接口，使得用户能够在C++环境中使用PyTorch功能。在本博文中，我将分享在使用libtorch时遇到的问题的解决过程，其中涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和部署方案等六个方面。
## 环境配置
在开始之前，我们需要设置合适的开发环境。以下是我配置环境的流程和依赖版本。
```mermaid
flowchart TD
libtorchprim ops是什么for (const auto &node : graph->nodes()) { const auto& kind = node->kind(); bool isOutputNode = false; for (const auto output : node->outputs())
原创
2022-01-02 10:17:37
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一.下载libtorch到官网pytorch官网下载libtorch,选择适合自己版本pytorch官网.下方有相应的下载链接,一个debug版本,一个release版本目前我是使用的pytorch也是1.4版本,之前网上查阅资料时,有人说下载的libtorch版本要跟pytorch版本一致,不一致的情况我也没试.CUDA我选了None，因为公司业务原因，客户处是不会用到GPU的。 本人环境: 系
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2023-12-19 14:56:25
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vs2015编译错误解决：/jit/pickler.h(34): error C2059: 语法错误:“常量” ；error C3805: “常量”: 意外标记，应输入“}”或者“,libtorch环境搭建、生成库文件、测试利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测tensorFromBlob”: 不是“at::DeprecatedTypeProperties”的成
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2024-04-29 21:17:53
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LibTorch是PyTorch在windows系统下进行C++环境部署不可或缺的API，但是随着PyTorch的不断升级，LibTorch在官
原创
2024-10-25 09:25:44
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# Libtorch与Pytorch的比较与应用
在深度学习的兴趣不断增加的当下，PyTorch以其灵活性、易用性和强大功能受到广泛欢迎。作为其C++版本，Libtorch则目标于在不同的环境中实现PyTorch的高性能模型推理。本文将探讨Libtorch和PyTorch之间的关系，介绍它们的功能和应用场景，并提供相应的代码示例和示意图。
## PyTorch的特点
PyTorch是一个开源
原创
2024-10-03 03:21:29
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文章目录1. 开始尝试1.1 张量(Tensors)1.2 运算操作(Operations)2. 与NumPy交互2.1 Tensor 转换成 NumPy 数组2.2 NumPy 数组转换成 Tensor3. CUDA Tensors PyTorch 版本：1.5.0PyTorch 是基于 Python 科学计算包，面向以下两种使用场景：GPU 强大的加速性能，从而替代 NumPyPyTorch
pytorch torch.optim.lr_scheduler 调整学习率的六种策略1. 为什么需要调整学习率在深度学习训练过程中，最重要的参数就是学习率，通常来说，在整个训练过层中，学习率不会一直保持不变，为了让模型能够在训练初期快速收敛，学习率通常比较大，在训练末期，为了让模型收敛在更小的局部最优点，学习率通常要比较小。2. 学习率的初始值设置其实，不同的任务学习率的初始值是需要试验几次来获
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2024-09-16 13:47:18
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android平台的移植问题苦恼了我好几天，最后虽然移植成功，但是博主并不是在Eclipse中打包的，而是用的coco自带的工具打包的，详情让我慢慢道来。第一步 配置android环境这一步非常重要也是最容易出错的地方，同样也是花费我时间最多的地方，尝试了好多版本的配置文件。SDK用的是adt-bundle-windows-x86_64-20131030这是一个Eclipse和SDK的集合的压缩文
一. 安装cuda+cudnn(如果没有显卡，此步骤可以省略)1.cuda安装cuda和pytorch的版本对应(切记版本要对应，不然无法使用gpu加速！)去CUDA下载官网下载对应版本的CUDA-Toolkit使用exe文件安装cuda配置环境变量(有一些环境变量是自动生成的)测试CUDA是否正常安装 使用win+R 打开cmd,然后输入 nvcc -V,出现如下提示表明安装成功！2.cudnn
首先需要配置环境。【1】一定要保证libtorch和pytorch版本完全对应（包括对应的cuda版本，比如pytorch对应的是cuda版本11.3，那libtorch同版本的也要找对应cuda版本11.3的。）完全对应的意思是，pytorch是10.1.3，那libtorch也必须是10.1.3，不能是10.1.2，10.1.4。一定要保证完全对应！这个链接是libtorch各版本的下载链接（
简介 楼主在这一年从事的图像实时检测中涉及到深度学习的内容，于是在没有积累的情况下自己探索了三种方法，接下来分为三篇文章依次进行介绍并对比分析它们的优点。 目前使用比较广泛的深度学习框架有pytorch和TensorFlow两种，我选择使用的是pytorch，但原本的工程是基于C++实现的，为了适配于pytorch我发现了libtorch。libtorch可以说是pytorch的C++移植版本
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2024-07-27 10:56:38
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