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c++ - 转换 std::vector 的最有效方法是什么> 到火炬::张量？

问题描述

我有一个元组向量，需要将其转换为torch::Tensor. 到目前为止，我想出的是香草方法，如下所示：

std::vector<torch::Tensor> anchors;
std::vector<std::tuple<float, float, float, float>> anchors_raw;

//...
for (auto& rows: anchors_raw)
    {
        auto& [cx, cy, s_kx, s_ky] = rows;
        anchors.emplace_back(std::move(torch::stack({ std::move(torch::tensor(cx)),
                                                     std::move(torch::tensor(cy)),
                                                     std::move(torch::tensor(s_kx)),
                                                     std::move(torch::tensor(s_ky))
                                                    }, 0)));
    }
    outo output = std::move(torch::stack(std::move(anchor)).view({ -1,4 }));
    //...

我正在使用火炬 1.7。还有其他可能更有效的方法吗？

标签： c++torchlibtorch

解决方案

我不知道有任何 libtorch 功能可以轻松做到这一点。我会建议使用torch::from_blob，希望数据连续存储，但我发现这个线程另有说明。

所以如果可能的话，我的建议是替换你tuple<float, float...>的std::array<float, 4>（内存布局是连续的），并做类似的事情

std::vector<std::array<float,4>> anchors_raw;
// ...
auto options = torch::TensorOptions().dtype(at::kFloat);
auto anchors = torch::from_blob(&anchors_raw[0][0], {anchors_raw.size(), 4}, options).clone()

我目前无法尝试，所以我希望它可以编译并运行良好，但我相信它应该可以工作，所有浮点值都应该连续存储在向量和数组中，所以from_blob可以工作。

与往常一样，如果在完成之前有超出范围的风险，clone则需要调用. 如果您确定会活得更久，您可以删除呼叫。anchors_rawanchorsanchors_rawanchors

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