Win10+VS2017+PyTorch(libtorch) C++ 基本应用

最新推荐文章于 2025-07-01 10:34:16 发布

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本文详述了如何在C++环境中部署PyTorch模型，包括VS2017配置、OpenCV和libtorch的下载安装，以及通过TorchScript将PyTorch模型转换为C++可读格式的过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

0.下载准备

下载安装VS2017或VS2015
下载安装opencv
可以参考博客：VS2017配置opencv教程，该博客中写的很详细
安装cmake
记得把bin目录添加到环境变量path中，例如我的：E:\SoftEnv\CMake\bin
下载libtorch
下载地址：PyTorch libtorch ，这个根据自己情况选择下载，因为我自己的是cuda10，并且我选择使用release版本，所以我的选择如下：

1.PyTorch模型转换为Torch脚本

PyTorch模型从Python到C ++的旅程由Torch Script实现，Torch Script是PyTorch模型的一种表示，可以由Torch Script编译器理解，编译和序列化。
这里说下通过跟踪转换为Torch脚本方式(示例)，创建一个名为TorchScrip.py的脚本，内容如下：

import torch
import torchvision

# An instance of your model.
model = torchvision.models.resnet18()

# An example input you would normally provide to your model's forward() method.
example = torch.rand(1, 3, 224, 224)

# Use torch.jit.trace to generate a torch.jit.ScriptModule via tracing.
traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)
traced_script_module.save("model.pt")

然后运行该脚本，会生成一个 model.pt 文件，该文件就是C++需要调用的模型。

2.准备C++测试代码和CMakelists.txt文件

首先，我在E:/PyTorch/libtorch_test路径下创建一个名为Example的文件夹，然后在该文件夹下分别创建C++测试代码(例如：example-app.cpp)和CMakelists.txt文件以及名为build的文件夹。
CMakelists.txt 内容如下：

cmake_minimum_required(VERSION 3.12 FATAL_ERROR)
project(example-app)

find_package(Torch REQUIRED)
find_package(OpenCV REQUIRED)

if(NOT Torch_FOUND)
    message(FATAL_ERROR "Pytorch Not Found!")
endif(NOT Torch_FOUND)

message(STATUS "Pytorch status:")
message(STATUS "    libraries: ${TORCH_LIBRARIES}")

message(STATUS "OpenCV library status:")
message(STATUS "    version: ${OpenCV_VERSION}")
message(STATUS "    libraries: ${OpenCV_LIBS}")
message(STATUS "    include path: ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}")


add_executable(example-app example-app.cpp)
target_link_libraries(example-app ${TORCH_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBS})
set_property(TARGET example-app PROPERTY CXX_STANDARD 11)

注意该文件里的关键词：example-app和example-app.cpp ，这个example-app.cpp 就是接下来要写的C++测试代码文件名。
C++测试代码文件(example-app.cpp)内容如下：

#include <torch/script.h> // One-stop header.
#include <iostream>
#include <memory>

int main() {
  // Deserialize the ScriptModule from a file using torch::jit::load().
  std::shared_ptr<torch::jit::script::Module> module = torch::jit::load("E:/PyTorch/libtorch_test/Example/model.pt");

  assert(module != nullptr);
  std::cout << "ok\n";
  // Create a vector of inputs.
  std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
  inputs.push_back(torch::ones({ 1, 3, 224, 224 }));

  // Execute the model and turn its output into a tensor.
  at::Tensor output = module->forward(inputs).toTensor();

  std::cout << output.slice(/*dim=*/1, /*start=*/0, /*end=*/5) << '\n';
  while (1);
}

Example路径下：
在这里插入图片描述

3.构建应用程序

准备好上述内容之后，先进入到build文件夹下，然后打开cmd终端或powershell终端，输入如下命令并执行：

cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=E:/SoftEnv/OpenCV4.1/opencv/build/x64/vc15/lib;E:/PyTorch/libtorch-win-shared-with-deps-latest/libtorch -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -G "Visual Studio 15 Win64" ..

注意：上面的指令需要根据自己实际配置进行修改，第一个是opencv的路径，第二个是libtorch的路径，第三个是使用的VS版本。我这里下载的是release版本的libtorch，使用的是VS2017，所以参数如上设置，如果使用的是VS2015，则需要将Visual Studio 15 Win64 改为 Visual Studio 14 Win64 ，opencv/build/x64/vc15/bin 改为 opencv/build/x64/vc14/bin。不出错的话应该输出类似下图的内容：
在这里插入图片描述
看下build文件夹下编译的内容：

然后，右击example-app.vcxproj ，打开方式选择Microsoft Visual Studio 2017 打开程序，改为Release模式：

接下来进行编译：

这时候会发现提示torch.dll找不到问题：

这时需要到libtorch的lib路径下将torch.dll文件复制到工程Example\build\Release中，然后再执行F5，然后这时又报缺少caffe2.dll文件，接着重复同样的问题，接连报缺少nvToolsExt64_1.dll、caffe2_gpu.dll、c10_cuda.dll文件，开始没办法，只能一一将其复制添加到工程Example\build\Release中，到这里执行F5最终才成功。。
看下Example\build\Release中内容：
在这里插入图片描述
最后看下成功执行的结果：

最后说一下关于运行测试代码时报dll缺失的问题。如果想避免一条条添加dll文件，可以一次性将libtorch/lib路径下所有的dll都复制一份到工程Example\build\Release中。
另外，看网上还有一种做法，就是把libtorch/lib中的所有dll放到libtorch/bin中，然后把libtorch/bin加到环境变量的path中，这种方法我自己没有尝试过，有兴趣的朋友不妨试一试。