使用qtquick调用python程序,pytorch

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了使用qtquick调用python程序,pytorch。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一. 内容简介

使用qtquick调用python程序

二. 软件环境

2.1vsCode

2.2Anaconda

version: conda 22.9.0

2.3pytorch

安装pytorch()

2.4QT 5.14.1

新版QT6.4,,6.5在线安装经常失败,而5.9版本又无法编译64位程序,所以就采用5.14.1这个用的比较多也比较稳定的一个版本。

QT编译器采用的是MSVC2017 64bit。

链接:https://pan.baidu.com/s/1ER98DPAkTUPlIyCC6osNNQ?pwd=1234

三.主要流程

3.1 qml中调用c++程序

qml里面不能直接调用python,有那个调命令行然后执行py文件的,我感觉很奇怪,就没用那种方式,就采用c++调用python程序。
首先创建一个c++类,基于QObject对象,名字随便起,我用的是mopsopy,
使用qtquick调用python程序,pytorch,QT,python,开发语言
完成以后,可以直接在我的模板上面改,就是需要在类的成员上加一些声明,让qml认识,但是变量的那个可以用alt加enter加出来,我的没有那个选项,你们可以直接用用我的模板

头文件

#ifndef MOPSOPY_H
#define MOPSOPY_H

#include <QObject>
#include <QDate>
#include <QtQml>
#include <QDebug>

class MopsoPy : public QObject
{
    Q_OBJECT
    // 用于qml内部识别
    Q_PROPERTY(QString name READ getName WRITE setName NOTIFY nameChanged)
public:
    explicit MopsoPy(QObject *parent = nullptr);
    ~MopsoPy();
    QString getName() const;
    void setName(const QString &name);

    Q_INVOKABLE void func();
signals:
    void nameChanged(QString name);
public slots:

private:
    QString name;
};

#endif // MOPSOPY_H

cpp文件

#include "mopsopy.h"


MopsoPy::MopsoPy(QObject *parent) : QObject(parent)
{
}

MopsoPy::~MopsoPy()
{

}


QString MopsoPy::getName() const
{
    return name;
}

void MopsoPy::setName(const QString &name)
{
    if (this->name == name)
        return;
    this->name = name;
    emit nameChanged(this->name);
}

void MopsoPy::func()
{
}

完事后,要在main.cpp中注册一下,头文件别忘记了加

#include "mopsopy.h"

qmlRegisterType<MopsoPy>("MopsoPy", 1, 0, "MopsoPy");

qml文件中使用,测试代码自己写吧

import MopsoPy 1.0

    MopsoPy{
        id: mopsoPy;
        name: "jjjj"
        Component.onCompleted: {
            mopsoPy.func()
        }
    }

3.2 c++调用python

首先,添加库的地址,换成自己的

INCLUDEPATH+=D:\Anaconda3\include  #pythonenviroment
LIBS+=-LD:\Anaconda3\libs
-l_tkinter
-lpython3
-lpython39

qt里面创建python文件,

import numpy as np
def add(a,b):
    # 创建日志文件
    fileLog = open("log.txt", "w")
    arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
    # 写入日志
    fileLog.write(np.array2string(arr1))
    # 写入日志
    fileLog.write("写入完成")

    # 关闭文件
    fileLog.close()
    return a+b

c++方法实现
头文件

// 不加会关键字重复,报错
#undef slots
#include <Python.h>
#define slots Q_SLOTS

cpp文件这么写

void MopsoPy::func()
{

   // 新建一个元组,用来存放函数参数的值
   if( !Py_IsInitialized()){     Py_Initialize();}
   // 导入 Python 模块
   PyObject* pModule = PyImport_ImportModule("ccc");

   // 获取模块中的函数对象
   PyObject* pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "add");

   // 创建参数元组
   PyObject* pArgs = PyTuple_New(2);
   int num1 = 42;
   int num2 = 13;
   // 这个i对应不同的数据格式
   PyObject* arg1 = Py_BuildValue("i", num1);
   PyObject* arg2 = Py_BuildValue("i", num2);
   PyTuple_SetItem(pArgs, 0, arg1);
   PyTuple_SetItem(pArgs, 1, arg2);

   // 调用函数并获取返回值
   PyObject* pResult = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);

   // 解析返回值
   double result;
   PyArg_Parse(pResult, "d", &result);

   // 打印结果
   printf("Result: %f\n", result);

   // 释放资源
   Py_DECREF(pModule);
   Py_DECREF(pFunc);
   Py_DECREF(pArgs);
   Py_DECREF(pResult);

   Py_Finalize();
}

最后把文件放到要执行的文件里面,不然会报找不到文件的,放到release里面就行(我用多个release编译的),我外面也扔了一个,
使用qtquick调用python程序,pytorch,QT,python,开发语言结果,另外两个不用管,是我的其他模块出的。
使用qtquick调用python程序,pytorch,QT,python,开发语言

3.3 调用复杂的python程序,读取神经网络

神经网络的模型保存以及读取

# 保存神经网络,这个只是保存训练的参数的
torch.save(model,'angelminLoss.pkl')

# 神经网络的结构,因为读取只是读取参数,
class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        # 这个是有wx+b
        self.linear1 = torch.nn.Linear(2, 56)
        self.linear2 = torch.nn.Linear(56, 56)
        self.linear3 = torch.nn.Linear(56, 56)
        self.linear4 = torch.nn.Linear(56, 28)
        self.linear5 = torch.nn.Linear(28, 14)
        self.linear6 = torch.nn.Linear(14, 4)
        self.linear7 = torch.nn.Linear(4, 1)
        self.ReLU = torch.nn.ReLU() # 将其看作是网络的一层,而不是简单的函数使用
        self.Sigmoid = torch.nn.Sigmoid()
 
    def forward(self, x):
        x =  self.ReLU(self.linear1(x))
        x =  self.ReLU(self.linear2(x)) 
        x =  self.ReLU(self.linear3(x))
        x =  self.ReLU(self.linear4(x))
        x =  self.ReLU(self.linear5(x))
        x =  self.ReLU(self.linear6(x))
        x =  self.linear7(x)
        return x
# 读取神经网络参数,没有结构
model = torch.load('angelminLoss.pkl')

下面是测试的py文件test.py,

import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython import display
from d2l import torch as d2l
import os

class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        # 这个是有wx+b
        self.linear1 = torch.nn.Linear(5, 56)
        self.linear2 = torch.nn.Linear(56, 56)
        self.linear3 = torch.nn.Linear(56, 56)
        self.linear4 = torch.nn.Linear(56, 28)
        self.linear5 = torch.nn.Linear(28, 14)
        self.linear6 = torch.nn.Linear(14, 5)
        self.linear7 = torch.nn.Linear(5, 1)
        self.ReLU = torch.nn.ReLU()  # 将其看作是网络的一层,而不是简单的函数使用
        self.Sigmoid = torch.nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        x = self.ReLU(self.linear1(x))
        x = self.ReLU(self.linear2(x))
        x = self.ReLU(self.linear3(x))
        x = self.ReLU(self.linear4(x))
        x = self.ReLU(self.linear5(x))
        x = self.ReLU(self.linear6(x))
        x = self.linear7(x)
        return x

def init():
    model = Model()
    modelFF = torch.load("hminLoss.pkl")
    print("success_1")

if __name__ == "__main__":
    model = Model()
    modelFF = torch.load("hminLoss.pkl")
    print("success_2")

可以看到运行没有问题的,单独运行test.py
使用qtquick调用python程序,pytorch,QT,python,开发语言
但是现在存在一个问题,当调用当前文件时候,qt里面会报这个错,如果没有报错的,直接闪退的话,可以让他打印错误信息

   // 新建一个元组,用来存放函数参数的值
    if( !Py_IsInitialized()){     Py_Initialize();}
    // 导入包含你的 Python 类的模块
    PyObject* pModule = PyImport_ImportModule("ccc");
    PyErr_Print(); // 打印 Python 异常信息
    // 获取模块中的函数对象
    PyObject* pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "init");
    PyErr_Print(); // 打印 Python 异常信息

    // 创建参数元组
    PyObject* pArgs = PyTuple_New(0);
 //   int num1 = 42;
 //   int num2 = 13;
 //   PyObject* arg1 = Py_BuildValue("i", num1);
 //   PyObject* arg2 = Py_BuildValue("i", num2);
 //   PyTuple_SetItem(pArgs, 0, arg1);
 //   PyTuple_SetItem(pArgs, 1, arg2);

    // 调用函数并获取返回值
    PyObject* pResult = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);

    // 释放资源
    PyErr_Print(); // 打印 Python 异常信息
    // 解析返回值
    double result;
    PyArg_Parse(pResult, "d", &result);

    // 打印结果
    printf("Result: %f\n", result);

    // 释放资源
    PyErr_Print(); // 打印 Python 异常信息
    Py_Finalize();

使用qtquick调用python程序,pytorch,QT,python,开发语言
AttributeError: Can’t get attribute ‘Model’ on <module ‘main’ (built-in)>在我们自己单独运行时候是没有报错的。
当我们把文件改成这样,就会报相同的错误,就是torch.load(“hminLoss.pkl”)在导入参数时候,他是没有得到神经网络的结构了,所以报错。我一开始以为是我们c++调用python时候,只会运行导入的函数,没有执行那个Model类,所以会报错,其实不是的,因为在用numpy时候,import导入以后下下面可以直接用,而且上面Model类也可以实例出对象,这就说明其实网络结构应该是有的,但是他拿不到,在调用时候会把import和类这些先运行一下的。

import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython import display
from d2l import torch as d2l
import os

def init():
    model = Model()
    modelFF = torch.load("hminLoss.pkl")
    print("success_1")

if __name__ == "__main__":
    model = Model()
    modelFF = torch.load("hminLoss.pkl")
    print("success_2")

后来我就把网格结构单独放在一个py文件,作为一个模块导入进去,也还是这个问题,单独文件运行都没报错,作为模块导入就会报错,就发现其实PyObject_GetAttrString(pModule, “init”),他其实和import init from pModule是一样的,知道这点以后,我们将其当成一个模块,在其他py文件导入,报错如下
使用qtquick调用python程序,pytorch,QT,python,开发语言


# 如果当前执行的是这文件的话,就有__name__= "__main__,
# 我们看报错信息 Can't get attribute 'Model' on <module '__main__' from,里面有一个__mian__
# 就是在当前文件中声明类Model时候,会往__main__中挂载一些信息,然后torch.load会去__main__里面拿,在当前文件中运行的话,都是可以获取到的
# 所以不会报错,但是作为模块导入时候,__main__其实已经变了,当前文件中__main__是没有网络结构信息的,他又不能去导入模块的__main__
# 去拿,所以就会报错,没有网络结构,PyObject_GetAttrString(pModule, "init"),他其实和import init from pModule一样,所以他就会报
# Can't get attribute 'Model' on <module '__main__' 
if __name__ == "__main__":
    init()
    model = Model()
    modelFF = torch.load("hminLoss.pkl")
    print("success_2")

解决办法就是,把整个网络参数以及结构全部保存

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython import display
from d2l import torch as d2l
import random
import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython import display
from d2l import torch as d2

# 在保存模型时,将模型转化为脚本并保存,整个网络参数以及结构全部保存
model = torch.load('angelminLoss.pkl')
scripted_model = torch.jit.script(model)
torch.jit.save(scripted_model, 'angelminLoss_scripted.pkl')

读取模型,

model = torch.jit.load('angelminLoss_scripted.pkl')

这样就可以正常读取了,有时候可能会说找不到什么的,这种是工作目录不在当前文件夹,
使用qtquick调用python程序,pytorch,QT,python,开发语言
可以这样读取,这样就不会报错了,就可以找到了

import os
def redModel():
    script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
    # file_path = os.path.join(script_dir, "FFminLoss_scripted.pkl")
    # # 读取训练好的模型
    # modelFF = torch.jit.load("FFminLoss_scr.pkl")
    # modelTemp = torch.jit.load("TT1minLoss_scr.pkl")
    # modelh = torch.jit.load("hminLoss_scr.pkl")
    # modelangel = torch.jit.load("angelminLoss_scr.pkl")

    modelFF = torch.jit.load(os.path.join(script_dir, "FFminLoss_scr.pkl"))
    modelTemp = torch.jit.load(os.path.join(script_dir, "TT1minLoss_scr.pkl"))
    modelh = torch.jit.load(os.path.join(script_dir, "hminLoss_scr.pkl"))
    modelangel = torch.jit.load(os.path.join(script_dir, "angelminLoss_scr.pkl"))
    print("模型读取成功")
    logger.info("Model read successfully")
    return modelFF, modelTemp, modelh, modelangel

成功运行》》》》》》》》》》》》》》》》》》
使用qtquick调用python程序,pytorch,QT,python,开发语言

四.参考

https://blog.51cto.com/wangjichuan/5691185(Qt调用Python详细过程)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-781048.html

到了这里,关于使用qtquick调用python程序,pytorch的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【VisualStudio】使用 C++ 语言开发 Qt 环境配置教程

    知识不是单独的,一定是成体系的。更多我的个人总结和相关经验可查阅这个专栏:Visual Studio。 先上一张效果图,具体步骤主要分为以下三步。 这一步不再赘述,注意一定要安装 C++ 语言。 可以参考这个教程 Visual Studio 2022安装与使用教程。 这一步也不再赘述,网上搜索教

    2024年02月10日
    浏览(76)
  • QT - QML 遇到 module “QtQuick.Controls“ version 2.5 is not installed 的相关问题的解决策略

    问题由来, 在跟着视频敲代码时,需要用到 DelayButton 这个控件,因此需要导入相关的库模块 (跟着视频敲的是import QtQuick.Controls 2.5 ),但可能由于版本较低的原因没有安装这个库模块。根据输入提示,有个 import QtQuick.Controls 2.1,但是,这个库模块中并不支持 DelayButton 这个

    2024年02月12日
    浏览(43)
  • python:使用RESTful API(flask)调用python程序传递参数,实现Web端调用python程序

    现有一个用python写的程序(或者是一个或几个的函数接口),需要在Web前端调用python写的函数。如果直接用前端java来调用会很不方便,而且会出现各种麻烦的问题,下面给出如何在web前端调用python的接口。 使用python的RESTful API库将python写的函数封装为Web端可调用的接口,在

    2024年01月20日
    浏览(40)
  • 【Visual Studio】Qt 的实时绘图曲线功能,使用 C++ 语言,配合 Qt 开发串口通信界面

    知识不是单独的,一定是成体系的。更多我的个人总结和相关经验可查阅这个专栏:Visual Studio。 战斗背景:做了个串口接收界面,用来接收传输过来的信号。但是光用数字显示太单调,需要用图线显示出来。 战略目标:干掉它。 战术路线:Qt 绘图可以使用 Qt Charts,先了解

    2024年02月11日
    浏览(49)
  • Qt教程 — 2.1 如何使用Qt Designer 开发UI程序

    目录 1 Qt Designer简介 2 编辑UI界面 2.1 在 UI 界面添加一个Label 2.2 在 UI 界面添加一个按钮 2.3 在 UI 文件里连接信号与槽 方法一:通过信号和槽编辑栏 方法二:通过导航区信号和槽编按钮 方法三:通过跳转编辑代码实现—通过按钮输出文字 Qt Designer 是属于 Qt Creator 的一个功能

    2024年03月22日
    浏览(53)
  • 【VisualStudio】基于 Visual Studio 使用 C++ 语言开发 Qt 环境配置教程

    知识不是单独的,一定是成体系的。更多我的个人总结和相关经验可查阅这个专栏:Visual Studio。 先上一张效果图,具体步骤主要分为以下三步。 这一步不再赘述,注意一定要安装 C++ 语言。 可以参考这个教程 Visual Studio 2022安装与使用教程。 这一步也不再赘述,网上搜索教

    2024年02月15日
    浏览(66)
  • 【Visual Studio】使用 C++ 语言,配合 Qt,开发了一个串口通信界面

    知识不是单独的,一定是成体系的。更多我的个人总结和相关经验可查阅这个专栏:Visual Studio。 我要使用的功能比较简单,主要包含扫描串口、打开串口、发送数据、接收数据、暂停按钮、停止按钮,因此接下里将围绕这几个功能依次更新。 我的工程项目名字叫 “GUI”。

    2024年02月11日
    浏览(68)
  • 【Visual Studio】报错 C2653,使用 C++ 语言,配合 Qt 开发串口通信界面

    知识不是单独的,一定是成体系的。更多我的个人总结和相关经验可查阅这个专栏:Visual Studio。 这个 Bug 是我做这个工程时遇到的:【Visual Studio】Qt 的实时绘图曲线功能,使用 C++ 语言,配合 Qt 开发串口通信界面。 使用 C++ 语言,配合 Qt 开发串口通信界面,在添加 Widget 做

    2024年02月11日
    浏览(52)
  • Qt笔记---使用Qt开发低功耗蓝牙BLE(Bluetooth low energy)程序

    在Qt项目中开发BLE通信程序,即低功耗蓝牙设备通信,关于蓝牙设备的通信分为普通蓝牙设备和低功耗蓝牙设备,此文只介绍低功耗蓝牙设备的连接通信方式。 开发环境: 系统:win10 Qt:5.15.2 MSVC:2019 注:使用此版本之前使用过其他低版本的Qt和MSVC,会出现搜索不到设备以及

    2024年04月16日
    浏览(112)
  • 大数据平台开发——使用Java和Python调用Shell脚本

    大数据平台开发——使用Java和Python调用Shell脚本 在大数据平台开发中,经常会遇到需要调用Shell脚本的场景,倒不是说只能用Shell,毕竟大数据开发到头来一定是个语言无关的事情: 从Hive源码解读大数据开发为什么可以脱离SQL、Java、Scala:https://lizhiyong.blog.csdn.net/article/deta

    2023年04月09日
    浏览(47)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包