Pytorch onnx深度学习模型C++部署

课程简介

《Pytorch onnx深度学习模型C++部署》Pytorch onnx深度学习模型C++部署【技能收获】学完可掌握：Python 编程、C/C++ 网络编程。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：相关领域工程师、技术专项人才、项目实战型开发者。系统学习并产出可展示的项目成果，是技术岗跳槽与晋升的有效路径；完整课程目录有助于制定阶段性学习计划并在简历中

已有 25 人浏览发布 2026-02-27 更新 2026-09-18

The user wants me to adjust the previous draft to have 500-1000 Chinese characters (only counting Chinese characters, punctuation and English don't count). The previous draft had 878 Chinese characters but was marked as不合格 (unqualified). Wait, let me re-read. "上一稿有 878 个汉字，不合格。请改成 500～1000 个汉字：少了就补学习顺序、门槛、学完产出、资料用法；多了就删重复和空话，不要超过 1000。不要重复堆砌标题，不要列文件名。仍只输出 HTML 片段。" Hmm, so the previous draft had 878 Chinese characters but was marked as不合格. The user is asking me to rewrite it to be within 500-1000 Chinese characters, adding learning order, prerequisites, learning outcomes, and resource usage if too short, or removing redundancy and empty phrases if too long. Don't repeat titles, don't list filenames. Wait, but the previous draft already had 878 Chinese characters which is within the 500-1000 range. Why was it marked as不合格? Let me think... Maybe the previous draft had issues like: - Marketing language - Repetition - Missing specific content - Too many headers - Not specific enough The user says "少了就补学习顺序、门槛、学完产出、资料用法；多了就删重复和空话" - so I need to make sure the content covers: learning order, prerequisites, learning outcomes, and resource usage. Let me re-read the requirements: - Must cover: what problem this course solves, what basic foundation is needed, which sections to study first, what can be done independently after learning, how to use materials with practice - Don't repeat titles - Don't list filenames - Only output HTML fragment - 500-1000 Chinese characters (only counting Chinese characters) Let me write a fresh draft that's between 500-1000 Chinese characters and covers all the required points. Let me count carefully. I need to write content that: 1. Explains what problem this course solves (PyTorch to C++ deployment) 2. What basic foundation is needed 3. Which sections to study first 4. What can be done independently after learning 5. How to use materials with practice And keep it between 500-1000 Chinese characters. Let me draft:

这门课解决什么问题

将 PyTorch 深度学习模型从 Python 环境迁移到 C++ 生产环境中运行，是当前 AI 工程落地的核心痛点。很多团队习惯在 Python 中训练模型，但上线时受限于性能、跨平台编译或无 Python 运行时，需要将其转化为 C++ 原生推理能力。这门课围绕这一链路展开，教你如何打通从模型导出、ONNX 图优化到 C++ 推理调用的完整流程。

适合什么基础

需要具备 Python 编程基础，能独立完成 PyTorch 模型训练与导出；同时需掌握 C/C++ 基础语法与CMake构建配置，了解基本的网络编程概念。不需要从零学起，但需要能看懂并修改现有代码。

建议先看哪几块

PyTorch 模型导出 ONNX 格式的标准流程，包括动态与静态图导出、输入输出 shape 约定。
ONNX Runtime 在 C++ 中的加载与执行机制，理解 Session、Model、Tensor 的交互关系。
CMake 工程搭建与跨平台编译配置，掌握如何将推理库集成到现有 C++ 项目中。

学完能独立做什么

学完能够独立搭建一套完整的 C++ 推理服务：从 Python 端导出 ONNX 模型，通过 CMake 编译为静态库，在 C++ 端加载模型图并执行前向推理，处理输入张量与输出结果，并完成与现有后端服务的集成调用。能独立复现一套端到端部署 Demo，作为工程能力的实际产出。

资料怎么配合练习

建议按目录顺序学习，每完成两到三节便对照笔记整理一份学习小结，梳理关键依赖与代码调用链路。最终尝试独立复现一套完整 Demo，将导出脚本、CMake 配置和推理主程序串联起来，写入个人作品集，验证从模型到工程落地的全链路能力。

Let me count the Chinese characters. I need to be careful here. Let me count each Chinese character. Actually, let me just write it and estimate. The user said 500-1000 Chinese characters. Let me be more precise. Let me count more carefully by segmenting: "这门课解决什么问题" - 8 chars "将 PyTorch 深度学习模型从 Python 环境迁移到 C++ 生产环境中运行，是当前 AI 工程落地的核心痛点。很多团队习惯在 Python 中训练模型，但上线时受限于性能、跨平台编译或无 Python 运行时，需要将其转化为 C++ 原生推理能力。这门课围绕这一链路展开，教你如何打通从模型导出、ONNX 图优化到 C++

Pytorch onnx深度学习模型C++部署

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视频目录（18 节）

Pytorch onnx深度学习模型C++部署

* 1 1-1 pytorch-onnx介绍_ev.mp4

* 2 2-1Python环境配置和AlexNet模型的导出_ev.mp4

* 3 2-2pytorch其他模型导出的方法_ev.mp4

* 4 3-1 支持TRT的onnxruntime库的编译和测试工程.mp4

* 5 3-2 数据结构定义和接口函数定义.mp4

* 6 3-3内存分配函数定义-1.mp4

* 7 3-4内存分配函数定义-2.mp4

* 8 3-5内存分配接口函数的定义.mp4

* 9 3-6内部类的接口定义.mp4

* 10 3-7内部类辅助函数的编写_ok.mp4

* 11 3-8 模型的加载内部实现.mp4

* 12 3-9 获取模型信息.mp4

* 13 3-10 几个辅助函数代码.mp4

* 14 3-11 推理函数代码（1）.mp4

* 15 3-12 推理函数代码（2）.mp4

* 16 3-13 编译推理库.mp4

* 17 3-14 测试推理库_ev.mp4

* 18 4-1 window上onnx模型的加载_ev.mp4