近年来，人工智能领域的发展极为迅猛，使得许多基于深度学习的应用得以普及。而PyTorch作为一种广泛使用的深度学习框架，具有友好易用、开放性强等特点，在机器学习领域得到了广泛的应用。然而，有时候我们需要将PyTorch模型转换为C代码，以便在嵌入式或低功耗设备上部署模型，同时实现更高效的计算。这里我们介绍一种将PyTorch模型转换为C代码的方法。

PyTorch模型转换为C++17代码

将PyTorch模型转换为C++代码可以使用PyTorch官方提供的Torch Script机制。Torch script是一种静态图形执行模型，它将PyTorch模型转换为一种中间表现形式，可以在C++17中加载该表现形式，这种中间形式搜寻C++编译器，在C++17中可用。使用该中间表现形式，可以使用原始设备，包括CPU和GPU，对整个模型进行推断，而不仅是单个批次。

Torch script通过执行Python代码将PyTorch模型转换为适用于生产部署的中间表现形式。

import torch

# Define PyTorch model
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv_layer = torch.nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=28, kernel_size=3)
        self.fc_layers = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Linear(in_features=28*26*26, out_features=128),
            torch.nn.ReLU(),
            torch.nn.Linear(in_features=128, out_features=10),
        )

    def forward(self, x):
        x = torch.nn.functional.relu(self.conv_layer(x))
        x = x.view(-1, 28*26*26)
        x = self.fc_layers(x)
        return x

# Create a PyTorch model instance
net = Net()

# Convert PyTorch module to Torch Script module
traced_model = torch.jit.trace(net, torch.randn(1, 1, 28, 28))

# Save Torch Script module as file
traced_model.save("model.pt")

上述代码采