关于libtorch，网络模型导入导出的问题，在c++中load报错，请问应该怎么检查，是什么原因呢？

在pycharm将训练好的网络模型加载号后，创建一个example输入，使用torch.jit.trace 保存的模型和torch.jit.script保存的模型都出现了torch::jit::Errorreport错误，是网路模型内部出现了其他不属于torch的变量导致的吗

c++代码
###
torch::jit::script::Module module;
//module = torch::jit::load("./resNetFpn-model-14_jit.pt");
module = torch::jit::load("./resNetFpn-model-14_jitscript.pt");###

运行结果及报错内容

try catch异常捕捉结果

```
10
[ CPULongType{} ]
cuda::is_available():0
cudNN::is_available():0

Unknown builtin op: torchvision::nms.
Could not find any similar ops to torchvision::nms. This op may not exist or may not be currently supported in TorchScript.
:
File "boxes.py", line 35
by NMS, sorted in decreasing order of scores
"""
return torch.ops.torchvision.nms(boxes, scores, iou_threshold)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ <--- HERE

```c++

确认下你导出的模型是CPU还是GPU的，然后再libtorch种指定推理引擎的时候需要跟模型一致。（✔）

首先确认下你的libtorch版本是cpu还是GPU的，你导出的模型要对应才行，也就是说libtorch是cpu的版本，你的模型应该导出cpu，gpu的对应（X）。

其次，你在python下加载下你的torchscript.pt模型看下能不能正确加载。libtorch版本最好和pytorch版本号一致。

可能是版本不兼容的问题，参考如下：

C++ torch::jit::load 导入 pytorch pt模型【异常: c10::Error】解决方法_fergus1987的博客-CSDN博客折腾了一下午（擦眼泪），留个记录吧。debug这条路细心、耐心缺一不可（洒完鸡汤，逃）事件还原：pytorch用Tracing方法导出pt模型后在 vs 中准备使用【torch::jit::load】deserialize模型以作预测顺利生成解决方案，但运行时一直报错：可能原因：libtorch版本【libtorch-gpu-cu100-1.2.0】pytorch版本【torch-cu101-1.6.0】【torchvision-cu101-0.8.0】对...

https://blog.csdn.net/fergus1987/article/details/109437176

历史版本下载链接

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

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