[完美配置安装教程]C++中LibTorch的安装配置以及使用

1、关于软件选择及libtorch环境变量配置

1、一定要用vs2019及以上版本,要不然vs2015配置环境时候没找到'std::string_view',会报9200多个错误!!!(能有这个数量的错误也算很牛逼了)切回正题,我们继续配置环境。

2、首先右键 此电脑-->属性-->高级系统设置-->高级-->环境变量

3、然后点击Path,将libtorch的lib与bin文件添加进去:

2、关于vs软件内部环境配置

1、首先打开你的vs2019,新建个项目(不会可以百度),建好之后(我这里简单建立一个项目):

2、然后右键解决方案选择配置管理器件:

3、确定好选择debug还是release模式(二者区别百度,这里不具体讲解了),我们属于开发者需要调试所以选择debug模式,同时libtorch是64位选择x64:

4、然后选择项目的属性:

然后我们解决造成9200多个错误的问题(因为老版本不支持最新的语言),选择C/C++语言中C++语言标准,给他改到最新就行:

5、继续设置C/C++选项的常规:

6、然后添加链接器输入的附加依赖项:

(ps:把下面的lib文件添加到附加依赖项里)

c10.lib
libprotobufd.lib
dnnl.lib
torch.lib
torch_cpu.lib

7、然后继续选择链接器常规的附加库目录,把libtorch的lib文件路径添加进去:

8、最后我们测试一下代码:

#include "torch/torch.h"
#include "torch/script.h"

int main()
{
    torch::Tensor output = torch::randn({ 5,3 });
    std::cout << output;

    return 0;
}

结果输出:

3、总结

只有最新的vs版本才支持libtorch里的库;

然后记住C++语言标准的更改;

最后记得在官网下载LibTorch的debug版本,官网链接:https://pytorch.org/get-started/locally/

### 如何在 CUDA 10.2 上安装 PyTorch 为了确保顺利安装适用于 CUDA 10.2 的 PyTorch 版本,建议通过 Anaconda 来管理依赖关系和环境。以下是具体操作指南: #### 创建并激活新的 Conda 环境 推荐先创建一个新的 Python 环境来隔离不同项目的库文件,防止版本冲突。 ```bash conda create -n pytorch_env python=3.7 conda activate pytorch_env ``` #### 配置国内镜像源加快下载速度 考虑到网络因素可能影响包的获取效率,可设置清华大学开源软件镜像站作为默认渠道之一[^5]。 ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ ``` #### 安装指定版本的 PyTorch 及其相关组件 根据需求选择合适的 PyTorch 和其他必要的扩展模块版本进行安装。对于 CUDA 10.2 用户来说,可以选择如下命令完成安装过程[^2]。 ```bash conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch ``` #### 验证安装情况 最后一步是在 Python 解释器内部验证是否正确加载了带有 GPU 支持功能的 PyTorch 库[^4]。 ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) ``` 如果一切正常,则会显示相应的 PyTorch 版本号,并确认存在可用的 CUDA 设备支持。
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