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Pytorch的模型文件一般会保存为.pth文件，C++接口一般读取的是.pt文件，因此，C++在调用Pytorch训练好的模型文件的时候就需要进行一个转换，转换为.pt文件，才能够读取。
所以在转换的时候，首先就需要先将模型文件读取进来，然后利用pytorch提供的函数torch.jit.trace进行转换，这个函数的声明为：
def trace(func,
example_inputs,
optimize=True,
check_trace=True,
check_inputs=None,
check_tolerance=1e-5,
_force_outplace=False,
_module_class=None):
也就是，第一个参数为输入的模型，第二个参数为输入的带测试数据，通常其数据形式要跟模型的输入数据的形式是一样的。
转换的代码例子如下：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision.models as models
from torchsummary import summary
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 5, 1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 5, 1)
self.fc1 = nn.Linear(4*4*64, 512)
self.fc2 = nn.Linear(512, 10)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.conv1(x))
x = F.max_pool2d(x, 2, 2)
x = F.relu(self.conv2(x))
x = F.max_pool2d(x, 2, 2)
x = x.view(-1, 4*4*64)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return F.log_softmax(x, dim=1)
model = torch.load("mnist_cnn.pth")
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
summary(model, input_size=(1, 28, 28))
model = model.to(device)
traced_script_module = torch.jit.trace(model, torch.ones(1, 1, 28, 28).to(device))
traced_script_module.save("mnist_cnn_cc1.pt")
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