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一个libtorch教学的代码仓库，包含使用libtorh (or pytorch c++)的教程.

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环境

• win10
• visual sutdio 2017 或者Qt4.11.0
• Libtorch 1.7
• Opencv4.5

配置

libtorch+Visual Studio和libtorch+QT分别记录libtorch在VS和Qt的开发环境配置。

介绍

注意，这个项目不是直接利用torch::jit加载.pt模型预测，而是用c++构建深度学习模型，在c++中训练预测。

本教程旨在教读者如何用c++搭建模型，训练模型，根据训练结果预测对象。为便于教学和使用，本文的c++模型均使用libtorch（或者pytorch c++ api）完成搭建和训练等。目前，国内各大平台似乎没有pytorch在c++上api的完整教学，也没有基于c++开发的完整的深度学习开源模型。可能原因很多：

1. c/c++的深度学习已经足够底层和落地，商用价值较高，开发难度偏大，一般不会开源；
2. 基于python训练，libtorch预测的部署形式足够满足大多数项目的需求，如非产品级应用，不会有人愿意研究如何用c++从头搭建模型，实现模型训练功能；
3. Tensorflow的市场份额，尤其时工业应用的部署下市场占比足够高，导致基于libtorch的开发和部署占比很小，所以未见开源。

本教程提供基于libtorch的c++开发的深度学习视觉模型教学，本教程的开发平台基于Windows环境和Visual Sutdio集成开发环境，实现三大深度视觉基本任务：分类，分割和检测。适用人群为： - 有c++基础，了解面向对象思维， - 有pytorch编程经验者。

章节安排

本教程分多个章节： - 第一章：libtorch+Visual Studio和libtorch+QT开发环境搭建 - 第二章：张量的常规操作 - 第三章：简单MLP,CNN,LSTM模型搭建 - 第四章：数据加载模块使用 - 第五章：分类模型搭建，训练和预测 - 第六章：分割模型搭建，训练和预测 - 第七章：目标检测模型搭建，训练和预测 - 第八章：总结

相关项目

基于libtorch，我释放了如下开源项目: - LibtorchTutorials - LibtorchSegmentation - LibtorchDetection

挂下自己微信吧，may88happy，最近很多小伙伴有问题。建了个群，加了拉群里直接问，我看到一般都会回复的