java 通过jna调用c++ 推理方法 用c++ 做pytorch torch scr ipt 推理

本教程已更新为可与PyTorch 1.2一起使用 顾名思义，PyTorch的主要接口是Python编程语言。尽管Python是合适于许多需要动态性和易于迭代的场景，并且是首选的语言，但同样的，在许多情况下，Python的这些属性恰恰是不利的。后者通常适用的一种环境是要求生产-低延迟和严格部署。对于生产场景，即使只将C ++绑定到Java，Rust或Go之类的另一种语言中，它也是经常选择的语言。以下各段将概述PyTorch提供的从现有Python模型到可以完全从C ++加载和执行的序列化表示形式的

背景介绍 Dlib是一个深度学习开源工具，基于C++开发，也支持Python开发接口，功能类似于TensorFlow与PyTorch，由于dlib对于人脸特征具有很好的支持，有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用，所以dlib很适合做人脸项目开发。具体的dlib环境配置方法在这里就不再多做赘述了，网上有很多的相关教程可供参考。 目标追踪 在应用方面，dlib大多数情况下用于人脸检测与人脸识别，然而，dlib还可以用于物体追踪，通过调用Python API中的dlib.correlation_

StyleGAN_v1文档结构 （1）。 StyleGAN.py / train_net.py文件 save_sample（） 追踪器参数 从nativeUtiles.tracker导入LossTracker logger参数 import logging这是一个第三方库 火车（） Model（）对象 lod2batch对象 来自import module.lod_driver as lod_driver，记录类别参数 这个函数主要被train_net.py文件调用 train_net.p