Visual Studio2019配置LibTorch

1、下载对应版本LibTorch,只用作预测下载CPU release版本即可:官方网站

2、Visual Studio中,配置管理器,将配置改成所有配置,平台改为所有平台。

3、Visual Studio中,项目>属性>C/C++>常规>附加包含目录,添加:

I:\libtorch\include
I:\libtorch\include\torch\csrc\api\include

4、Visual Studio中,项目>属性>链接器>常规>链接库依赖目录项,添加:

I:\libtorch\lib

5、Visual Studio中,项目>属性>链接器>输入>附加依赖项,添加:

c10.lib
kineto.lib
torch.lib
torch_cpu.lib

6、Visual Studio中,项目>属性>调试>环境,添加:

PATH=I:\libtorch\lib;%PATH%

7、将解决方案配置调整成release、解决方案平台调整成x64。(与下载的LibTorch版本对应)

8、常见错误:

(1)c10:error:LibTorch库文件对应问题。检查LibTorch版本,与PyTorch版本对应;检查Visual Studio设置,与LibTorch一致。
(2)找不到c10.dll:检查第6步,环境变量配置。

为了实现LibTorch环境的配置以及FP16精度的批量推理,首先需要确保你已经下载了LibTorch库,并且正确安装了Visual Studio。以下是详细的步骤: 参考资源链接:[VS+LibTorch环境配置与部署实战:Batch与FP16推理](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6z9cdjvea8?spm=1055.2569.3001.10343) 1. **下载并解压LibTorch**:访问PyTorch官方网站下载适合你的平台的LibTorch版本(例如libtorch-cpu或libtorch-cuda),解压到本地目录。 2. **设置环境变量**:将解压后的libtorch的`lib`文件夹路径和`bin`文件夹路径添加到系统的PATH环境变量中。此外,需要将`libtorch\lib`下的dll文件复制到Visual Studio的bin目录或者系统目录的system32文件夹中,以确保运行时能够找到这些dll文件。 3. **配置Visual Studio项目**: - 打开Visual Studio,创建一个新的C++项目。 - 在项目属性页中,找到‘配置属性’下的‘VC++目录’。 - 在‘包含目录’中添加`<LibTorch路径>\include`和`<LibTorch路径>\include\torch\csrc\api\include`。 - 在‘库目录’中添加`<LibTorch路径>\lib`。 - 在‘链接器’的‘常规’选项卡中设置‘附加库目录’为`<LibTorch路径>\lib`。 - 在‘链接器’的‘输入’选项卡中设置‘附加依赖项’,添加`<LibTorch路径>\lib\torch.lib`以及其他必要的.lib文件。 - 在‘C/C++’的‘常规’选项卡中,将‘SDL检查’设置为“否”(/sdl-)。 完成以上配置后,就可以在Visual Studio中使用LibTorch进行模型的开发和推理了。对于FP16精度的批量推理,你可以在加载模型时设置: ```cpp at::Tensor tensor_options = at::TensorOptions().dtype(at::kHalf); model->to(tensor_options); ``` 这将把模型中的所有张量转换为半精度浮点数(FP16),以利用其在速度和内存使用上的优势。批量推理可以简单地通过循环输入一个张量数组来实现,每个张量包含一批数据。 此外,为了更深入地理解和掌握LibTorch的使用,你可以查阅以下资料:《VS+LibTorch环境配置与部署实战:Batch与FP16推理》。这本书详细地介绍了如何在Visual Studio配置LibTorch环境,并且涵盖了批量推理和FP16精度推理的实战技巧,非常适合初学者和希望在工业缺陷检查等领域进行模型部署的人员学习参考。 参考资源链接:[VS+LibTorch环境配置与部署实战:Batch与FP16推理](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6z9cdjvea8?spm=1055.2569.3001.10343)
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