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要在C++中调用PyTorch模型，需要使用PyTorch C++ API。以下是一个基本的C++代码示例，展示了如何加载模型、输入数据并运行模型。
#include <torch/script.h> #include <torch/torch.h> int main() { // 加载模型 std::string model_path = "path_to_model.pt"; torch::jit::script::Module module = torch::jit::load(model_path); // 创建输入张量 std::vector<float> input_data = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0}; torch::Tensor inputs = torch::from_blob(input_data.data(), {1, 4}); // 将输入张量传递给模型 std::vector<torch::jit::IValue> inputs_list; inputs_list.push_back(inputs); torch::jit::IValue output = module.forward(inputs_list); // 提取输出张量 torch::Tensor result = output.toTensor(); std::cout << result << std::endl; return 0; } 请确保已正确安装PyTorch C++ API，并将path_to_model.pt替换为实际模型的路径。在代码中，我们首先使用torch::jit::load()加载模型，然后创建输入张量，将其传递给模型的forward方法，并通过output.toTensor()获取输出张量。
有关更多详细信息和示例，请参考PyTorch官方文档：https://pytorch.org/cppdocs/
