tensor、numpy、vector轉換
python中：
**numpy -> tensor**: `torch.from_numpy(ndarray)`
**tensor -> numpy**: `tensor.numpy()`
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c++中：
**array -> tensor**: `torch::tensor(at::ArrayRef<float>({3.1, 3.2, 3.3, ...}));` 一般數組
**cv::Mat -> tensor**: `torch::tensor(at::ArrayRef<uint8_t>(img.data, img.rows * img.cols * 3)).view({img.rows, img.cols, 3}); `指針
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**tensor->vector**: ` vector<float> xxx(tensor.data<float>(), tensor.data<float>()+tensor.numel())`; 指針直接初始化vector
**tensor -> cv::Mat**: `Mat m(tensor.size(0), tensor.size(1), CV_8UC1, (void*) tensor.data<uint8_t>());`
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cv::Mat 與tensor的其他轉換方法：
// from_blob不申請新空間，只是image.data的view。可以用.clone深拷貝。
at::Tensor tensor_image = torch::from_blob(image.data, {1, 3, image.rows, image.cols}, at::kByte); //at::kByte與image的dypte一直；其它如at::kFloat等。
// 之後再轉其他dtype
tensor_image = tensor_image.to(at::kFloat);
tensor_image.data<float>(); //這是一個float* 指針。
// an example
at::Tensor compute(at::Tensor x, at::Tensor w) {
cv::Mat input(x.size(0), x.size(1), CV_32FC1, x.data<float>());
cv::Mat warp(3, 3, CV_32FC1, w.data<float>());
cv::Mat output;
cv::warpPerspective(input, output, warp, {64, 64});
return torch::from_blob(output.ptr<float>(), {64, 64}).clone();
}
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c++ model forward 返回值
返回類型爲 torch::jit::IValue
torch::jit::IValue result = module->forward(inputs);
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如果只有一個返回值，可以直接轉tensor：
auto outputs = module->forward(inputs).toTensor();
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如果有多個返回值，需要先轉tuple：
auto outputs = module->forward(inputs).toTuple();
torch::Tensor out1 = outputs->elements()[0].toTensor();
torch::Tensor out2 = outputs->elements()[1].toTensor();
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使用gpu
把model和inputs都放到gpu上：
std::shared_ptr<torch::jit::script::Module> module = torch::jit::load(argv[2]);
//put to cuda
module->to(at::kCUDA);
// 注意是把tensor放到gpu，而不是vector<torch::jit::IValue>
std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
image_tensor.to(at::kCUDA)
inputs.push_back(image_tensor)
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可以指定 GPU id： to(torch::Device(torch::kCUDA, id))
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