PyTorch_LibTorch_Impl

PyTorch分类网络：Python训练_测试_模型转换 && Windows_LibTorch_C++部署

前言

1.将PyTorch训练的网络通过模型转换，部署到Windows纯C++下执行，落地应用。
2.这里并没有将PyTorch模型转至其他深度学习框架下，而是通过PyTorch的LibTorch来完成相关C++的部署应用。

相关说明

PyTorch版本：Torch-1.4.0-cu101
LibTorch版本：LibTorch-1.4.0-cu101
Anaconda版本：Anaconda3-Python3.6
GPU：GTX1080
VS版本：VS2017（用于编译LibTorch）

下载说明

下载LibTorch_VS2017 百度网盘 密码：t8is
下载OpenCV420 百度网盘 密码：h7m1

训练数据

以kaggle猫狗大战数据集为例，数据格式如下：
1、训练数据路径：data/train/cat/.jpg，data/train/dog/.jpg
2、验证数据路径：data/val/cat/.jpg，data/val/dog/.jpg

训练代码

见train.py

测试代码

见test.py

模型转换代码

见pkl2pt.py

c++实现代码

见classification.cpp

相关说明

1、Pytorch默认通过PIL载入图像数据，这点很重要！
2、需要载入ResNet预训练模型，否则训练效果较差！
3、PyTorch训练出来的模型格式为pkl，需要将其转换为pt格式，C++方能采用torch::jit::load方式载入。
4、转换时，有CPU和GPU两种方式，C++实现时可通过两种方式载入。
5、C++实现时，需将PIL格式的图像转换为OpenCV的图像，否则数据不统一，导致测试结果不正确！

博客链接

https://blog.csdn.net/samylee