单通道

神经网络输出的 tensor 的通道数为 1。

#include 
   
    #include 
    
     /* 初始化模型 */torch::jit::script::Module net = torch::jit::load("../models/poolnet.pt");net.to(device);net.eval();/* 输入 CUDAFloatType { 1, 3, img.rows, img.cols } */cv::Mat img = cv::imread(fileName);cv::cvtColor(img, img, cv::COLOR_BGR2RGB);auto img_tensor = torch::from_blob(img.data, {   1, img.rows, img.cols, 3}, torch::TensorOptions().dtype(torch::kByte)).to(device);img_tensor = img_tensor.permute({   0,3,1,2});img_tensor = img_tensor.toType(torch::kFloat);/* 输出 CUDAFloatType { 1, 1, img.rows, img.cols }*/torch::NoGradGuard no_grad;auto result = net.forward({   img_tensor}).toTensor();/* CUDAFloatType { 1, 1, img.rows, img.cols } -> CPUByteType { img.rows, img.cols } */result = result.squeeze().sigmoid().mul(255.0).toType(torch::kByte).to(torch::kCPU);/* CPUByteType { img.rows, img.cols } -> cv::Mat */cv::Mat img_C1;img_C1.create(cv::Size(img.cols, img.rows), CV_8UC1);memcpy(img_C1.data, result.data_ptr(), result.numel() * sizeof(torch::kByte));cv::imwrite(saveName, img_C1);

三通道

神经网络输出的 tensor 的通道数为 3。

#include 
   
    #include 
    
     /* 初始化模型 */torch::jit::script::Module net = torch::jit::load("../models/poolnet2.pt");net.to(device);net.eval();/* 输入 CUDAFloatType { 1, 3, img.rows, img.cols } */cv::Mat img = cv::imread(fileName);cv::cvtColor(img, img, cv::COLOR_BGR2RGB);auto img_tensor = torch::from_blob(img.data, {   1, img.rows, img.cols, 3}, torch::TensorOptions().dtype(torch::kByte)).to(device);img_tensor = img_tensor.permute({   0,3,1,2});img_tensor = img_tensor.toType(torch::kFloat);/* 输出 CUDAFloatType { 1, 3, img.rows, img.cols }*/torch::NoGradGuard no_grad;auto result = net.forward({   img_tensor}).toTensor();/* CUDAFloatType { 1, 3, img.rows, img.cols } -> CPUByteType { img.rows, img.cols, 3 } */result = result.squeeze().sigmoid().mul(255.0).toType(torch::kByte).permute({   1,2,0}).to(torch::kCPU);/* CPUByteType { img.rows, img.cols, 3 } -> cv::Mat */cv::Mat img_C3;img_C3.create(cv::Size(img.cols, img.rows), CV_8UC3);memcpy(img_C3.data, result.data_ptr(), result.numel() * sizeof(torch::kByte));cv::imwrite(saveName, img_C3);

CUDA2CPU 问题

把 tensor 从 CUDA 上转移到 CPU，操作是

result = result.to(torch::kCPU);

至于为什么要把 tensor 从 CUDA 转移到 CPU 上，是因为 memcpy 函数只能操作 CPU 上的数据。不过也可以不使用 memcpy，使用 CUDA 库提供的 cudaMemcpy 函数，但需要包含头文件 cuda_runtime.h，以单通道为例：

#include 
   
    #include 
    
     #include 
     
      .../* 输出 CUDAFloatType { 1, 1, img.rows, img.cols }*/torch::NoGradGuard no_grad;auto result = net.forward({   img_tensor}).toTensor();/* CUDAFloatType { 1, 1, img.rows, img.cols } -> CUDAByteType { img.rows, img.cols } */result = result.squeeze().sigmoid().mul(255.0).toType(torch::kByte);/* CUDAByteType { img.rows, img.cols } -> cv::Mat */cv::Mat img_C1;img_C1.create(cv::Size(img.cols, img.rows), CV_8UC1);/* cudaMemcpyDeviceToHost 表示复制方向是从 Device(GPU) 到 Host(CPU) */cudaMemcpy(pred.data, out.data_ptr(), out.numel(), cudaMemcpyDeviceToHost);cv::imwrite(saveName, img_C1);

这两种方式需要的时间是差不多的。转移操作花费的时间与 神经网络深度 和 输出大小 有关。

如果神经网络很深，就以经典网络骨架 resnet50 为例，输出大小为 { 1, 2048, 32, 32 }，那么转移操作在 GTX 1080 Ti + CUDA 11.2 机器上（下同）大约是 130 ms。

再以目前使用的 poolnet 为例，网络比较深，输出大小为 { 500, 500 }，转移操作大约需要 150 ms。如果把输出大小改为 { 256, 256 }，时间缩短为 84 ms。

如果声明一个类型为 CUDAFloatType，大小为 { 256, 256 } 的 tensor，将其直接转移到 CPU 上，花费的时间为 0 ms。

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