要在C++中调用PyTorch模型，需要使用PyTorch C++ API。以下是一个基本的C++代码示例，展示了如何加载模型、输入数据并运行模型。
#include <torch/script.h>
#include <torch/torch.h>
int main() {
// 加载模型
std::string model_path = "path_to_model.pt";
torch::jit::script::Module module = torch::jit::load(model_path);
// 创建输入张量
std::vector<float> input_data = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0};
torch::Tensor inputs = torch::from_blob(input_data.data(), {1, 4});
// 将输入张量传递给模型
std::vector<torch::jit::IValue> inputs_list;
inputs_list.push_back(inputs);
torch::jit::IValue output = module.forward(inputs_list);
// 提取输出张量
torch::Tensor result = output.toTensor();
std::cout << result << std::endl;
return 0;
}
请确保已正确安装PyTorch C++ API，并将path_to_model.pt替换为实际模型的路径。在代码中，我们首先使用torch::jit::load()加载模型，然后创建输入张量，将其传递给模型的forward方法，并通过output.toTensor()获取输出张量。
有关更多详细信息和示例，请参考PyTorch官方文档：https://pytorch.org/cppdocs/
