libtorch (pytorch c++) 教程

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了libtorch (pytorch c++) 教程相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

本章讲述张量的常见操作,可以先初步了解,具体在设计损失函数等任务中可以用到。随时翻阅

张量初始化

libtorch(pytorch c++)的大多数api和pytorch保持一致,因此,libtorch中张量的初始化也和pytorch中的类似。本文介绍四种深度图像编程需要的初始化方法。
第一种,固定尺寸和值的初始化。

//常见固定值的初始化方式
auto b = torch::zeros(3,4);
b = torch::ones(3,4);
b= torch::eye(4);
b = torch::full(3,4,10);
b = torch::tensor(33,22,11);

pytorch中用[]表示尺寸,而cpp中用表示。zeros产生值全为0的张量。ones产生值全为1的张量。eye产生单位矩阵张量。full产生指定值和尺寸的张量。torch::tensor()也可以产生张量,效果和pytorch的torch.Tensor([])或者torch.tensor([])一样。

第二种,固定尺寸,随机值的初始化方法

//随机初始化
auto r = torch::rand(3,4);
r = torch::randn(3, 4);
r = torch::randint(0, 4,3,3);

rand产生0-1之间的随机值,randn取正态分布N(0,1)的随机值,randint取[min,max)的随机整型数值。

第三种,从c++的其他数据类型转换而来

int aa[10] = 3,4,6;
std::vector<float> aaaa = 3,4,6;
auto aaaaa = torch::from_blob(aa,3,torch::kFloat);
auto aaa = torch::from_blob(aaaa.data(),3,torch::kFloat);

pytorch可以接受从其他数据类型如numpy和list的数据转化成张量。libtorch同样可以接受其他数据指针,通过from_blob函数即可转换。这个方式在部署中经常用到,如果图像是opencv加载的,那么可以通过from_blob将图像指针转成张量。

第四种,根据已有张量初始化

auto b = torch::zeros(3,4);
auto d = torch::Tensor(b);
d = torch::zeros_like(b);
d = torch::ones_like(b);
d = torch::rand_like(b,torch::kFloat);
d = b.clone();

这里,auto d = torch::Tensor(b)等价于auto d = b,两者初始化的张量d均受原张量b的影响,b中的值发生改变,d也将发生改变,但是b如果只是张量变形,d却不会跟着变形,仍旧保持初始化时的形状,这种表现称为浅拷贝。zeros_like和ones_like顾名思义将产生和原张量b相同形状的0张量和1张量,randlike同理。最后一个clone函数则是完全拷贝成一个新的张量,原张量b的变化不会影响d,这被称作深拷贝。

张量变形

torch改变张量形状,不改变张量存储的data指针指向的内容,只改变张量的取数方式。libtorch的变形方式和pytorch一致,有view,transpose,reshape,permute等常用变形。

auto b = torch::full(10,3);
b.view(1, 2,-1);
std::cout<<b;
b = b.view(1, 2,-1);
std::cout<<b;
auto c = b.transpose(0,1);
std::cout<<c;
auto d = b.reshape(1,1,-1);
std::cout<<d;
auto e = b.permute(1,0,2);
std::cout<<e;

.view不是inplace操作,需要加=。变形操作没太多要说的,和pytorch一样。还有squeeze和unsqueeze操作,也与pytorch相同。

张量截取

通过索引截取张量,代码如下

auto b = torch::rand(10,3,28,28);
std::cout<<b[0].sizes();//第0张照片
std::cout<<b[0][0].sizes();//第0张照片的第0个通道
std::cout<<b[0][0][0].sizes();//第0张照片的第0个通道的第0行像素 dim为1
std::cout<<b[0][0][0][0].sizes();//第0张照片的第0个通道的第0行的第0个像素 dim为0

除了索引,还有其他操作是常用的,如narrow,select,index,index_select。

std::cout<<b.index_select(0,torch::tensor(0, 3, 3)).sizes();//选择第0维的0,3,3组成新张量[3,3,28,28]
std::cout<<b.index_select(1,torch::tensor(0,2)).sizes(); //选择第1维的第0和第2的组成新张量[10, 2, 28, 28]
std::cout<<b.index_select(2,torch::arange(0,8)).sizes(); //选择十张图片每个通道的前8列的所有像素[10, 3, 8, 28]
std::cout<<b.narrow(1,0,2).sizes();//选择第1维,从0开始,截取长度为2的部分张量[10, 2, 28, 28]
std::cout<<b.select(3,2).sizes();//选择第3维度的第二个张量,即所有图片的第2行组成的张量[10, 3, 28]

index需要单独说明用途。在pytorch中,通过掩码Mask对张量进行筛选是容易的直接Tensor[Mask]即可。但是c++中无法直接这样使用,需要index函数实现,代码如下:

auto c = torch::randn(3,4);
auto mask = torch::zeros(3,4);
mask[0][0] = 1;
std::cout<<c;
std::cout<<c.index(mask.to(torch::kBool));

张量间操作

拼接和堆叠

auto b = torch::ones(3,4);
auto c = torch::zeros(3,4);
auto cat = torch::cat(b,c,1);//1表示第1维,输出张量[3,8]
auto stack = torch::stack(b,c,1);//1表示第1维,输出[3,2,4]
std::cout<<b<<c<<cat<<stack;

到这读者会发现,从pytorch到libtorch,掌握了[]到的变化就简单很多,大部分操作可以直接迁移。

四则运算操作同理,像对应元素乘除直接用*和/即可,也可以用.mul和.div。矩阵乘法用.mm,加入批次就是.bmm。

auto b = torch::rand(3,4);
auto c = torch::rand(3,4);
std::cout<<b<<c<<b*c<<b/c<<b.mm(c.t());

CPP 复制 全屏

其他一些操作像clamp,min,max这种都和pytorch类似,仿照上述方法可以自行探索。

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代码见LibtorchTutorials

以上是关于libtorch (pytorch c++) 教程的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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