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libtorch库是一个用于深度学习的C库是PyTorch的官方C前端。

它提供了用于构建和训练深度学习模型的高级API并支持张量计算、自动微分和模型导出。

libtorch库可以用于开发高性能、跨平台的深度学习应用程序包括模型部署、推理和嵌入式系统。

它提供了一种与Python无关的方式来使用PyTorch的功能使得开发人员可以在不依赖于Python的环境中使用PyTorch的强大功能。

libtorch库还支持与其他C库和工具的集成如OpenCV和CUDA从而进一步扩展其应用范围。

本篇主要讲述如何获取、配置和简单使用libtorch库并分享配置过程中遇到的一些问题。

下面是主要内容。

获取libtorch

libtorch库文件可以从官网获取进入官网后找到下面界面然后选择自己需要的版本如果所使电脑显卡支持GPU可以下载CUDA“版本的库一般情况下载图示CPU版本的即可下载链接在字段Run

this

Command一栏。

debug和Release版本的libtorch库都要下载后面配置到VS时要用到。

如果想要获取其它版本的库可以点击上图最后的按钮”Previous

versions

Pytorch“得到一个新的网页可以在网页中找自己需要的版本也可以进网站进行下载下载界面如下。

如果想要获取

GPU版本的可以更改上面网站的后缀到需要的gpu版本如”/cpu“改为”/cu118“。

在VS上配置使用libtorch库

下载完成libtorch库后要配置到VS中了。

配置方法两种吧一种就是原始配置方法将库目录及相关lib手动添加到VS中然后缺少什么就补什么另一种方法是借用VSIXTorch工具进行配置本篇简单介绍下使用VSIXTorch工具配置的过程。

(1)

VSIXTorch工具获取进入网站然后根据自己VS的版本下载对应版本的VSIXTorch扩展工具。

(2)

安装VSIXTorch工具安装较为简单以管理员身份运行VSIXTorch.exe然后工具会自行找到对应版本并添加到扩展需要注意的是安装时可以不联网但是要关闭已打开的VS工程。

(3)

检查是否安装成功安装完成之后打开VS2019下拉找到扩展的Torch工程项目创建向导也可以直接在搜索框输入Torch进行查找安装成功后界面如下。

如果未找到就需要检查电脑上的VS版本与扩展工具的版本是否匹配可以重新获取VSIXTorch工具再次进行安装尝试。

(4)

库加载到项目点击创建TorchProject设置完成工程存放路径再点击创建时会弹出下面界面这时将上面下载到的Debug和Release

(5)

尝试运行测试代码创建torchProject后会自动把创建一段测试程序尝试编译运行编译的时候可能会报以下错误

严重性

SDK或者在项目属性页中或通过右键单击解决方案并选择“重定解决方案目标”来更改

SDK

SDK版本即可解决上述报错问题。

如果遇到其他问题期待你的留言讨论。

下面是自动创建的测试代码。

#include

本篇讲述了如何获取、配置libtorch库的过程分享配置过程中遇到的问题及解决办法。