技术标签： 深度学习
老规矩首先背景介绍一下，目的就是为了把pytorch的模型部署在ros上，而ros主要使用的C++,所以我本次的目的就是使用C++调用模型。为什么使用C++呢？当然是因为c++的性能更高了。
我的电脑配置：
对于这步，ptorch的官网提供了两种方法，
不论是从上面两种方法的哪一种方法获得了ScriptModule,都可以将得到的ScriptModule序列化为一个文件,然后C++就可以不依赖任何Python代码来执行该Script所对应的Pytorch模型。 假设我们想要序列化前面trace示例中显示的ResNet18模型。要执行此序列化，只需在模块上调用 save并给个文件名。
对于这个python文件，它是可以转为三种类型的文件，以默认的yolov5s.pt文件为例子，
对于这部分代码，我修改了部分，主要是为了使用cuda。如果不修改的话，你在libtorch里面使用的话也就只能使用cpu了。
这部分我将True改为了False
model.model[-1].export = False # set Detect() layer export=True
下面两部分主要修改了使用设备部分
img = torch.zeros((opt.batch_size, 3, *opt.img_size)).to(device='cuda')
model = attempt_load(opt.weights, map_location=torch.device('cuda'))
至此，我们在python的编程的语言环境下工作已经完成。
我这里下载的是libtorch的cuda10.2版本,其目录结构如下所示：
libtorch/
bin/
include/
lib/
share/
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