title: libtorch教程（四） date: 2021-01-18 19:50:16 tags: libtorch 本章将详细介绍如何使用libtorch自带的数据加载模块，使用该模块是实现模型训练的重要条件。除非这个数据加载模块功能不够，不然继承libtorch的数据加载类还是很有 ...

本章简要介绍如何如何用C++实现一个语义分割器模型，该模型具有训练和预测的功能。本文的分割模型架构使用简单的U-Net结构，代码结构参考了qubvel segmentation中的U-Net部分，该项目简称SMP，是基于pytorch实现的开源语义分割项目。本文分享的c++模型几乎完美复现 ...

前面的章节中我们介绍了libtorch的环境搭建（VS和Qt），libtorch张量常用操作，简单的MLP，CNN和LSTM模型搭建，以及数据加载类的使用。本章将以图像分类任务为例，详细介绍如何使用c++训练一个图片分类器。 模型 本文以VGG为例，对比pytorch下的模型搭建和训练，阐述 ...

前言 本教程旨在教读者如何用c++写模型，训练模型，根据模型预测对象。为便于教学和使用，本文的c++模型均使用libtorch（或者pytorch c++ api）完成搭建和训练等。目前，国内各大平台似乎没有pytorch在c++上api的完整教学，也没有基于c++开发的完整的深度学习开源模型 ...

阅读本文需要有基础的pytorch编程经验，目标检测框架相关知识，不用很深入，大致了解概念即可。 本章简要介绍如何如何用C++实现一个目标检测器模型，该模型具有训练和预测的功能。本文的分割模型架构使用yolov4-tiny结构，代码结构参考了bubbliiiing yolov4-tiny，本文 ...

这是个教程总结，libtorch教程一共八章，主要是实现了c++版本的分类，分割和检测工具吧。这对一些需要C++/C#/Java做项目的同志来说，想必是大大的福音了。 由于代码全程几乎手敲，不像现在许多python项目，可以直接从其他地方CV(ctr C + ctr V)过来，同时c++项目 ...

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 ...

基本模块搭建 模块化编程的思想非常重要，通过模块化编程可以大幅减少重复的敲代码过程，同时代码可读性也会增加。本章将讲述如何使用libtorch搭建一些MLP和CNN的基本模块。 MLP基本单元 首先是线性层的声明和定义，包括初始化和前向传播函数。代码如下： 在MLP的构造线性层模块类时 ...