深度学习部署推理

（前提运行环境都是CUDA版）之前一直使用pytorch1.1和libtorch1.1，现在由于项目需求，需要更新到最新框架，发现之前在libtorch1.1下正常固化的模型，在大于libtorch1.4的版本上不能运行，模型可以正常加载（如果此处不能加载，可以使用torch::cuda::is_available()判断是否调用cuda）,但是forward的时候，断点直接跑到 IValue f

深度学习部署推理

（前提运行环境都是CUDA版）之前一直使用pytorch1.1和libtorch1.1，现在由于项目需求，需要更新到最新框架，发现之前在libtorch1.1下正常固化的模型，在大于libtorch1.4的版本上不能运行，模型可以正常加载（如果此处不能加载，可以使用torch::cuda::is_available()判断是否调用cuda）,但是forward的时候，断点直接跑到 IValue f

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第一篇CSDN文章，写的不好，还请各位大佬指正。万事开头难，千里之行始于足下！1.什么是图像分类图像分类，核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。实际上，这意味着我们的任务是分析一个输入图像并返回一个将图像分类的标签。标签总是来自预定义的可能类别集。示例：我们假定一个可能的类别集categories = {dog, cat, eagle}，之后我们提供一张图片（图1）给分类系统：...