如何使用 c++ 陣列填充 torch::tensor？

Question

這是非常基本的：我通常使用 Eigen3 進行數學運算，但需要使用 libtorch 進行網絡前向傳遞。 現在我想用我的 Eigen3（或純 C++ array ）中的數據填充torch::tensor ，但沒有for循環。 我怎樣才能做到這一點？

這是帶有循環的解決方案：

Eigen::Matrix<double, N, 1> inputEigen;  // previously initialized

torch::Tensor inputTorch = torch::ones({1, N});  // my torch tensor for the forward pass
for (int i = 0; i < N; i++) {
  inputTorch[0][i] = inputEigen[i];  // batch size == 1
}

std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
inputs.push_back(inputTorch);
at::Tensor output = net.forward(inputs).toTensor();

這目前工作正常，但N可能會變得非常大，我只是在尋找一種方法來直接使用以前使用的 C++ array設置我的torch::tensor的基礎數據

Answer 1

Libtorch 提供了torch::from_blob function（參見這個線程），它要求一個指向某些數據的void*指針和一個IntArrayRef來了解解釋數據的維度。 所以這會給出類似的東西：

Eigen::Matrix<double, N, 1> inputEigen; // previously initialized;
torch::Tensor inputElement = torch::from_blob(inputEigen.data(), {1,N}).clone();             // dims

請注意您可能需要或不需要的clone調用，具體取決於您的用例：基本上from_blob不獲取基礎數據的所有權，因此如果沒有克隆，它將與您的特征矩陣保持共享（並可能被銷毀）