目录模型基本定义方法通过nn.Sequential()通过nn.ModuleList()/nn.ModuleDict()复杂模型搭建方法模块构建模型组装既有模型修改替换某layer增加输入变量增加输出变量模型保存、加载保存单卡保存多卡保存加载单卡加载多卡加载参考 模型基本定义方法pytorch中有提供nn.Sequential()、nn.ModuleList()以及nn.ModuleDict()
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2023-08-29 20:29:24
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## PyTorch模型的libtorch部署
在机器学习和深度学习领域，PyTorch 是一个备受欢迎的开源深度学习框架。它提供了易于使用的高级接口，并且能够支持动态图和静态图两种计算图的创建。然而，在某些实际应用场景中，我们可能需要在没有Python解释器的环境中部署我们的模型。这时，libtorch 是一个非常有用的工具，它可以帮助我们将 PyTorch 模型转换为 C++ 代码，并在没有
原创
2023-07-22 16:15:23
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PyTorch如今发布到1.1稳定版本，新增的功能让模型部署变得更为地简单，本文
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2023-02-05 09:58:09
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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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中间有一点问题，不过也解决了，参考：近几天，突然想玩玩python，就弄了个虚拟机，打算先大致搭个环境，部署一个简单的项目。如果你没有服务器或linux系统的电脑，虚拟机就是首选了。首先下载虚拟机和linux镜像：链接：https://pan.baidu.com/s/1z5cJx-pl00PeWvE2ICFsgg 密码：9rrw这里介绍centos7中的安装方法：一、安装python，因为djan
# PyTorch 到 LibTorch 的模型转换指南
在深度学习项目中，我们常常需要将模型从一个库（如PyTorch）导出到另一个库（如LibTorch）以用于生产环境。LibTorch是PyTorch的C++实现，可以让我们在不依赖Python的情况下运行模型。以下是将PyTorch模型转换为LibTorch的基本流程和具体实现。
## 转换流程
下面的表格展示了从PyTorch到Li
从PyTorch模型导出到ONNX文件是通过调用PyTorch的torch.onnx.export接口实现。 torch.onnx.export：如果pytorch模型既不是torch.jit.ScriptModule也不是orch.jit.ScriptFunction，它(torch.nn.Module)会run一
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2023-08-13 16:21:39
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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
目录前言一.只保存参数1.1. 保存1.2. 加载1.3. 在加载的模型上进行训练二.保存整个模型2.1. 保存2.2. 加载 前言主要有两种方法：1.只保存参数(官方推荐，消耗的存储空间较小)，详细讲解此方法。 2.保存整个模型结构一.只保存参数1.1. 保存方法一：torch.save(model.state_dict(), path)model：定义的模型的实例变量，如model = re
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2024-07-21 09:09:04
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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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# 将本地 PyTorch 模型转化为 LibTorch 模型
在深度学习领域，PyTorch 是一个流行且功能强大的框架，而 LibTorch 是其 C++ 接口，专为高效推理而设计。将 PyTorch 模型转换为 LibTorch 模型的过程，可以让开发者在 C++ 中利用训练好的模型进行推理，这对于产品的部署尤为重要。本文将介绍如何进行这一转换，并提供一些示例代码帮助大家理解。
## 1
原创
2024-09-17 07:06:08
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# libtorch部署PyTorch图片分类项目指南
在这个指导中，我们将一步步了解如何将PyTorch项目转换为libtorch，并进行图片分类。我们将以表格形式展示整个流程，并详细解释每一步的实现代码。
## 项目流程
| 步骤 | 说明 |
|------|------------------------------|
| 1 |
原创
2024-10-11 10:54:04
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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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# 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
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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目录一、通过索引获取值 二、通过索引设置值三、掩码操作在PyTorch C++ API（libtorch）中对张量进行索引的方式与Python API的方式很相似。诸如None / ... / integer / boolean / slice / tensor的索引类型在C++ API里同样有效，这样就可以很方便的实现Python代码与C++代码的转换。主要的不同是将Python AP
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2023-09-25 11:49:18
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# 从libtorch到pytorch版本：一次深度学习框架的探索之旅
在深度学习领域，PyTorch 是一个备受推崇的深度学习框架，拥有丰富的功能和易用的接口，广泛应用于学术界和工业界。而在 PyTorch 的背后，有一个名为 libtorch 的库，它是 PyTorch 的 C++前端，提供了与 C++ 集成的能力，为开发人员提供更多的灵活性和性能优势。本文将介绍 libtorch 和 Py
原创
2024-07-02 04:27:58
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