libtorch专题

libtorch---day03[自定义导数]

参考pytorch。背景希望使用勒让德多项式拟合一个周期内的正弦函数。真值： y = s i n ( x ) , x ∈ [ − π , π ] y=sin(x),x\in\left[-\pi,\pi\right] y=sin(x),x∈[−π,π] torch::Tensor x = torch::linspace(-M_PI, M_PI, 2000, torch::kFloat);

libtorch---day02[第一个分类器]

参考pytorch。加载数据集CIFAR10 因为例程中使用的是torchvision加载数据集CIFAR10，但是torchvision的c++版本提供的功能太少，不考虑使用了，直接下载bin文件进行读取加载，CIFAR10数据格式： CIFAR-10 数据集的图像数据以二进制格式存储。数据集中每张图像由以下几个部分组成：标签 (1 byte): 表示图像所属的类别（0-9）。

jetson xavier nx 编译使用 libtorch

不能直接下载编译好的。使用起来会报错要自己编译，详细根据自己的 JetPack 去下载对应版本下载地址：JetPack libtorch下载地址 3.安装 sudo apt-get update sudo apt-get upgradesudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-devpip3 instal

libtorch学习历程（二）：张量

libtorch(pytorch c++)的大多数api和pytorch保持一致。使用之前要导入torch #include <torch/torch.h>#include <torch/script.h> 1. 张量初始化 1.1 固定的值与尺寸在C++中，使用{}来表示尺寸 zeros() zeros()产生值全为0的张量。 // 得到一个三维的全0auto x=t

【libtorch】——模型

libtorch prim ops是什么 for (const auto &node : graph->nodes()) {const auto& kind = node->kind();bool isOutputNode = false;for (const auto output : node->outputs()) {isOutputNode |= std::find(netT->

使用libtorch加载YOLOv8生成的torchscript文件进行目标检测

在网上下载了60多幅包含西瓜和冬瓜的图像组成melon数据集，使用 LabelMe 工具进行标注，然后使用 labelme2yolov8 脚本将json文件转换成YOLOv8支持的.txt文件，并自动生成YOLOv8支持的目录结构，包括melon.yaml文件，其内容如下： path: ../datasets/melon # dataset root dirtrain: imag

《jetson系列编译部署libtorch》

文章目录安装模型转换测试测试环境Makefilemain.cpp测试what(): PyTorch is not linked with support for cuda devicesconversion to non-scalar type torch::jit::load("model.pt")cannot open shared object file: No such file

浅浅了解一下 LibTorch

🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ LibTorch 是 PyTorch 提供的一个二进制发行版，包含了所有必要的头文件、库和 CMake 配置文件，便于开发者依赖 PyTorch 开发应用。用户可以从 PyTorch 官网下载包含最新 LibTorch 分发的 ZIP 档案。本文还提供了一个使用 PyTorch C++ API 中的 t

VS编译部署libtorch-yolov5推理运行自己训练的权重文件/模型

libtorch-yolov5推理运行一、模型文件导出二、项目创建2.1、测试代码下载2.2、文件拷贝2.3、代码优化修改2.4、其它准备工作三、代码运行3.1、参数修改3.2、修改完毕点击运行前期环境配置（vs+libtorch+opencv）可以参考博主另一篇博文vs配置opencv和libtorch（2.2.2）（cuda12.0），这里主要基于环境配置好之后如何运行

Ubuntu搭建环境Cmake-Libtorch-Torchvision-PCL-VTK-OpenCV

Ubuntu搭建环境Cmake-Libtorch-Torchvision-PCL-VTK-OpenCV 安装Cmake安装libtorch安装torchvision安装PCL安装VTK安装OpenCV设置环境变量仅供本人记录查阅使用安装Cmake Cmake下载地址解压进入目录会看到只有 bin doc man share三个文件夹，没有 bootstrap

多线程libtorch推理问题

一、环境我出问题的测试环境如下： pytorch1.10+cu113 pytorch1.10+cu116 pytorch2.2+cu118 libtorch1.10.1+cu113 libtorch1.10.1+cu111 libtorch1.9.0+cu111 二、问题现象最近封装libtorch的推理为多线程推理的时候，遇到一个现象如下：（1）只要是

QT配置libtorch(一步到位！！！防止踩坑)

QT配置libtorch Qt下载QT配置MSVCQT配置Libtorch Qt下载 Qt点击下载 Qt的安装选择MSVC2017 64-bit(一定要安装，这关乎后面的配置！！！)，其他的根据自己的选择进行安装 QT配置MSVC Visual Studio点击安装这里需要安装VS以便后面配置MSVC2017(最好安装VS2017与MSVC进行对应，

Visual Studio配置libtorch(cuda安装一步到位)

Visual Studio配置libtorch visual Studio安装cuDNN安装CUDAToolkit安装libtorch下载Visual Studio配置libtorch(cuda版本配置) visual Studio安装 visual Studio点击安装具体的安装和配置过程这里就不进行细讲了，可以参考我这篇博客Visual Studio配置OpenCV(保

libtorch学习第六

构建卷积网络 #include<torch/torch.h>#include<torch/script.h>#include<iostream>using std::cout; using std::endl;class LinearBnReluImpl : public torch::nn::Module{private:torch::nn::Linear ln{ nullptr };

libtorch学习第二

张量创建的几种方式估计大多数人都是第3种用的多 #include<torch/torch.h>#include<iostream>using std::cout; using std::endl;int main(){auto b = torch::zeros({ 3,4 });//cout << b << endl;b = torch::ones({ 3,4 });//cout <<

wsl2 + libtorch + MKL

报错 /usr/bin/ld: /opt/intel/oneapi/mkl/2024.0/lib/libmkl_intel_thread.so: undefined reference to `__kmpc_dispatch_next_4'/usr/bin/ld: /opt/intel/oneapi/mkl/2024.0/lib/libmkl_intel_thread.so: undefine

windows vs2017 lib和dll打包和工程调用(opencv_libtorch_realsense)

windows vs2017 lib和dll打包和工程调用(opencv_libtorch_realsense) 一、dll文件生成 1、新建dll工程选择 “新建”->“项目”->Visual C++ -> windows桌面->具有导出项的(DLL)动态链接库 2、设置（1）新建项目完成后：项目->属性->配置属性->常规，可以看到：做如下设置：（2）项目->属性-

Ubuntu_Anaconda_opencv4.5.3_opencv_contrib4.5.3_libtorch1.8.1安装配置之二-安装配置libtorch

Ubuntu16.04 配置 LibTorch_c++编译libtorch工程文章目录一. 下载LibTorch二、libtorch工程编译执行示例1.编写CMake构建配置2.编写 example-app.cpp 程序3.CMake编译参考链接：一. 下载LibTorch 下载参考链接：获取libtorch有两种方式： a. 从官网下载编译好的文件：最新编译的

pytorch torchvision libtorch 不同版本对应的cuda

官网链接：Previous PyTorch Versions | PyTorch 食用方法：注意低版本的 pytorch 是否支持更高版本的 cuda。（高版本的pytorch一般能兼容低版本cuda）例如：你需要 1.7.0 的 pytorch，那么 cuda 只能 11.0 及以下（但是，可以变通，你可以在更高版本的cuda下面创建11.0或者更低版本的虚拟环境）。官方推荐的cuda版本

LibTorch实战三：C++版本YOLOV5.4的部署

目录一、环境配置二、.torchscript.pt版本模型导出三、C++版本yolov5.4实现四、问题记录 4.1、注释 detector.h中，注释如下头文件 4.2、错误： “std”: 不明确的符号 4.3、建议常被debug版本libtorch 4.4、问题：编译成功后，运行代码，发现torch::cuda::is_available()返回false 4.

LibTorch实战二：MNIST的libtorch代码

目录一、前言二、另一种下载数据集方式三、MNIST的Pytorch源码四、MNIST的Libtorch源码一、前言前面介绍过了MNIST的python的训练代码、和基于torchscript的模型序列化（导出模型）。今天看看，如何使用libtorch C++来实现手写数字训练。二、另一种下载数据集方式同时，我已经说过

libtorch问题：Unsupported value kind: Tensor

原因是你训练用的pytorch 可能是 1.2 ，后来运行测试在libtorch 上，libtorch 太新了 terminate called after throwing an instance of 'std::runtime_error'what(): The following operation failed in the TorchScript interpreter.Trac

使用Libtorch实现AlexNet

目录引言定义数据集定义网络结构训练以及预测总结引言本文通过C++代码实现了AlexNet算法，使用的是Libtorch框架，版本为1.7.1。另外本专栏的所有算法都有对应的Pytorch版本（AlexNet的Pytorch版本博客链接）且两个版本的代码逻辑基本一致，算法原理本文不做过多阐述。本文针对小白对代码以及相关函数进行讲解，建议配合代码进行

Ubuntu下vscode配置OpenCV以及Libtorch

opencv安装 sudo apt-get updatesudo apt-get install libopencv-dev 该方式安装的版本可能比较旧。测试代码 #include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>int main() {cv::Mat image = cv::imread("t.png");cv::imshow("Im

VTM工程配置libtorch环境

VTM配置libtorch 首先下载libtorch库,可以百度搜索下载地址.下载完成之后将其解压到文件夹中，如下图所示，其中include文件夹下是libtorch库的头文件； lib文件夹下是libtorch库的静态库（lib）和动态链接库（dll）； share文件夹下有之后cmake配置时要find的.cmake文件，用于在cmake时让项目链接到libtorch库；之后配

Linux下libtorch导入VTM编码器

1. libtorch下载此处注意下载和pytorch版本一致的libtorch wget https://download.pytorch.org/libtorch/cpu/libtorch-cxx11-abi-shared-with-deps-2.0.1%2Bcpu.zipunzip 下载的libtorch压缩包 2. 修改CMakeLists.txt 首先在VTM编码器的文件夹