我已经训练了keras模型,并使用mmdnn对其进行了转换。然后,我尝试在C ++代码中使用它:
#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <torch.h>
int main()
{
cv::Mat image;
image= cv::imread("test_img.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE); // Read the file
try
{
torch::jit::script::Module module;
module = torch::jit::load("my_model.pth");
torch::IntArrayRef input_dim = std::vector<int64_t>({ 1, 2, 256, 256});
cv::Mat input_img;
image.convertTo(input_img, CV_32FC3, 1 / 255.0);
torch::Tensor x = torch::from_blob(input_img.data, { 1, 2, 256, 256 }, torch::kFloat);
torch::NoGradGuard no_grad;
auto output = module.forward({ x });
float* data = static_cast<float*>(output.toTensor().data_ptr());
cv::Mat output_img = cv::Mat(256, 256, CV_32FC3, data);
cv::imwrite("output_img.png", output_img);
}
catch (std::exception &ex)
{
std::cout << "exception! " << ex.what() << std::endl;
}
return 0;
}
此代码引发异常:
例外! isTensor()内部评估失败 E:\ 20B \ pytorch \ pytorch \ aten \ src \ ATen / core / ivalue_inl.h:112,请 向PyTorch报告错误。预期Tensor但获得了Tuple(toTensor at E:\ 20B \ pytorch \ pytorch \ aten \ src \ ATen / core / ivalue_inl.h:112)(否 回溯可用)
当调用函数float* data = static_cast<float*>(output.toTensor().data_ptr());
时,将其抛出到toTensor()
行中。如果我使用toTuple()
而不是toTensor()
,则结果不具有函数data_ptr()
,但是我需要此函数来提取数据(并将其放入opencv图像中)。
如何从模型输出中提取图像?
在这种情况下,模型的答案是2张图像的元组。我们可以通过以下方式提取它们: