cmake编译

最近使用LibTorch在调用分类模型，在配置环境时，用到了1.4版本的PyTorch，按照网上的一些教程无法成功，便把自己部署成功的经验分享出来。

1. 从官网下载已经编译好的LibTorch库

官网地址：（https://pytorch.org/）

根据自己的环境可以下载GPU版和CPU版。

2. 使用cmake命令创建项目，失败！

安装使用可参考官网文档：https://pytorch.org/cppdocs/installing.html

遇到的问题：

使用cmake命令，并不能一次成功，主要是一些配置项不成功，如下

3. 使用CMake-GUI配置项目，成功。

在使用cmake命令不成功的情况下，可以采用cmake-gui，方便配置环境。

报 CMAKE_PREFIX_PATH未设定的错误，使用Add Entry添加该条目，并设置libtorch的路径（下载后的路径）

添加Entry后，点击Configure，配置成功，然后点击Generate生成项目。

4. 直接使用Visual Studio 创建项目，成功

1）新建C++空项目, 选择x64，Release（根据从官网下载的不同版本确定）

2）添加新建项目，创建main.cpp文件，添加如下代码：

#include <torch/torch.h>#include <iostream>int main() {torch::Tensor tensor = torch::rand({ 2, 3 });std::cout << tensor << std::endl;}

 3） 添加包含目录和库目录

链接器-> 输入-> 附加依赖项，添加：c10.lib; torch.lib

4）修改C++ -> 语言 -> 符合模式，为否

5）编译生成，成功。

6）运行之前需要把在torch.lib目录下的所有dll拷贝到exe目录下。

注意：

使用VS2015编译报错，错误C2872 “std”: 不明确的符号。

使用vs2017编译后，解决，猜测是libtorch1.4版本需要更高的C++版本。

VS2019编译libtorch

1、引用关系

以vs下libtorch引用CUDA为例：

包含目录：

libtorch_dir/include
libtorch_dir/include/torch/csrc/api/include

库目录：

libtorch_dir/lib

动态库：

c10.lib
c10_cuda.lib
torch_cpu.lib
torch_cuda.lib

测试代码：

#include<iostream>
#include<torch/script.h>
#include <torch/torch.h> # cuda相关函数头文件
#include<memory>int main()
{std::cout <<"cuda::is_available():" << torch::cuda::is_available() << std::endl;system("pause");
}

直接运行，输出： “cuda::is_available(): 0”，显卡未调用起来。

Windows10系统下使用LibTorch 1.5、1.6，使用Visual Studio进行C++开发时，Torch::cuda::is_available()返回值为0（使用cmake来构建工程，是可以正常编译和执行）。

解决方法：

1）使用VS2017及以上版本；

2）windows上装的cuda版本需要与下载的libtorch的cuda版本相对应；

3）在“属性 --> 链接器 --> 命令行 --> 其他选项”中添加：

/INCLUDE:?warp_size@cuda@at@@YAHXZ

至此，问题解决。

2、cuda相关函数

torch::cuda::is_available() // CUDA是否可用

torch::cuda::cudnn_is_available() // cuDNN 是否可用

torch::cuda::device_count() // 可使用的GPU个数

3、GPU/CPU模式

libtorch默认使用的是CPU，设为使用GPU推理，只需将数据和模型加载至GPU中，API如下：

model.to(at::kCUDA); // 模型加载至GPU
timg = torch::ones({ 1, 3, 224, 224 }).to(at::kCUDA);  // 数据加载至GPU
std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
inputs.push_back(timg);

数据/模型加载最佳方式：

torch::DeviceType device_type = at::kCPU; // 定义设备类型
if (torch::cuda::is_available())device_type = at::kCUDA;
model.to(device_type);
std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
inputs.push_back(torch::ones({ 1, 3, 224, 224 }).to(device_type));

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使用cmake和vs2019进行编译libtorch过程

cmake编译

1. 从官网下载已经编译好的LibTorch库

2. 使用cmake命令创建项目，失败！

3. 使用CMake-GUI配置项目，成功。

4. 直接使用Visual Studio 创建项目，成功

1）新建C++空项目, 选择x64，Release（根据从官网下载的不同版本确定）

2）添加新建项目，创建main.cpp文件，添加如下代码：

4）修改C++ -> 语言 -> 符合模式，为否

5）编译生成，成功。

6）运行之前需要把在torch.lib目录下的所有dll拷贝到exe目录下。

注意：

VS2019编译libtorch

1、引用关系

2、cuda相关函数

3、GPU/CPU模式

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4. 直接使用Visual Studio 创建项目，成功

1） 新建C++空项目, 选择x64，Release（根据从官网下载的不同版本确定）

2） 添加新建项目，创建main.cpp文件，添加如下代码：

4） 修改C++ -> 语言 -> 符合模式，为 否

5） 编译生成，成功。

6） 运行之前需要把在torch.lib目录下的所有dll拷贝到exe目录下。

注意：

VS2019编译libtorch

1、引用关系

2、cuda相关函数

3、GPU/CPU模式

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