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在C++中使用PyTorch进行图像识别，需要先安装PyTorch C++库。可以参考官方文档获取更多信息：https://pytorch.org/cppdocs/
以下是一个简单的示例代码，使用PyTorch C++库进行图像识别：
#include <torch/script.h> #include <torch/torch.h> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> int main() { // 读取模型 torch::jit::script::Module module; module = torch::jit::load("model.pt"); // 读取待预测的图像 cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_COLOR); // 图像预处理 cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2RGB); cv::resize(image, image, cv::Size(224, 224)); image.convertTo(image, CV_32F, 1.0 / 255.0); torch::Tensor input_tensor = torch::from_blob(image.data, {1, 224, 224, 3}); input_tensor = input_tensor.permute({0, 3, 1, 2}); // 进行推理 at::Tensor output = module.forward({input_tensor}).toTensor(); // 获取预测结果 auto max_result = output.max(1, true); auto max_index = std::get<1>(max_result); std::cout << "Predicted class: " << max_index.item<int>() << std::endl; return 0; } 在示例代码中，首先加载PyTorch模型（model.pt），然后读取待预测的图像（image.jpg），对图像进行预处理后进行推理，最后输出预测结果。
需要注意的是，模型的输入大小和预处理方法需要与训练时一致，以确保得到正确的预测结果。
