如何将 std::vector<std::vector<double>> 转换为 torch::Tensor？

Question

我有一个 std::vector<std::vector<double>>，我想在 libtorch 中将其转换为 torch::Tensor。但是，torch::tensor() 或 torch::from_blob() 似乎不能用于此目的！

我尝试使用c10::ArrayRef，然后使用它通过c10::ArrayRef<std::vector<std::vector<double>>> res(myvecs) 将数据转换为torch::Tensor，但这似乎也没用，因为我似乎找不到将其转换为torch::Tensor 的方法.

我应该如何在 libtorch 中进行这种转换？除了例如，我还有什么其他选择：

auto tensor = torch::zeros({ 46,85 });
for (size_t i = 0; i < 46; i++)
{
   for (size_t j = 0; j < 85; j++)
   {
       tensor[i][j] = probs[i][j];
   }
}

Answer 1

最简单的方法是使用简单的std::vector<double> 而不是向量的向量。您将拥有连续的内存，并且 torch::from_blob 可以工作（如另一个答案中所述）。

如果这不可能/不方便，我建议采用以下解决方法。我假设您的向量是(n,m) 矩阵（即所有n 向量的大小都相同m）：

int n = 5, m = 4;
// Just creating some dummy data for example
std::vector<std::vector<double>> vect(n, std::vector<double>(m, 0)); 
for (int i = 0; i < n; i++)
    for (int j = 0; j < m; j++)
        vect[i][j] = i+j;

// Copying into a tensor
auto options = torch::TensorOptions().dtype(at::kDouble);
auto tensor = torch::zeros({n,m}, options);
for (int i = 0; i < n; i++)
    tensor.slice(0, i,i+1) = torch::from_blob(vect[i].data(), {m}, options);

编辑：您可能需要添加对clone 的调用，以防您无法确保向量的寿命超过张量（因为from_blob 不拥有所有权，因此当向量被销毁时其数据将被删除)

Answer 2

我没有使用过你提到的任何库，但如果我猜的话，这些库可能需要一个连续的数组，而不是散布在堆周围的小段内存。

所以将std::vector<std::vector<double>> 转换为std::vector<double> 并将vec.data() 指针传递给torch

std::vector<double> linearize(const std::vector<std::vector<double>>& vec_vec) {
    std::vector<double> vec;
    for (const auto& v : vec_vec) {
        for (auto d : v) {
            vec.push_back(d);
        }
    }
    return vec;
}