Libtorch(C++)环境配置

Libtorch(C++)环境配置 一、Libtorch是什么？

Libtorch是Pytorch的C++版本，支持CPU端和GPU端的部署和训练。由于python和c++的语言特性，因此可用Pytorch做模型训练，Libtorch做模型部署。配置该环境前，建议先配置OpenCV环境，详见OpenCV(C++)环境配置

二、环境配置步骤 1.下载编译好的库

官网下载，这里选择的是Release版本

2.建立Visual Studio2019 c++项目，并按如下步骤配置环境

2.1）更改项目环境为release x64（注意检查项目属性中的环境和运行时环境是否一致）
2.2）添加包含目录（附加包含目录）和库目录（附加库目录）

# 包含目录
xxxlibtorchincludetorchcsrcapiinclude
xxxlibtorchinclude

# 库目录
xxxlibtorchlib

2.3）链接器-输入-附加依赖项，添加lib库（库目录lib文件夹内所有lib库，可自行查看修改）

asmjit.lib
c10.lib
clog.lib
cpuinfo.lib
dnnl.lib
fbgemm.lib
kineto.lib
libprotobuf-lite.lib
libprotobuf.lib
libprotoc.lib
pthreadpool.lib
torch.lib
torch_cpu.lib
XNNPACK.lib

2.4）将库目录xxxlibtorchlib中的所有.dll文件复制到项目目录x64Release中

3.测试

#include
#include 

#include
#include

using namespace torch;
using namespace std;


int main() {
	Tensor tensor = torch::rand({ 1,2,3 });
	cout << tensor.sizes() << endl;   //方式一，只打印维度信息
	tensor.print();    //方式二，除了打印维度信息，数据类型也打印出来

	return 0;
}

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总结

上述是CPU版本的Libtorch环境配置，GPU版本配置步骤类似

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