这篇博客详细介绍了如何在Ubuntu 20.04上配置CUDA和cuDNN，然后下载并安装libtorch（GPU版），将PyTorch模型转换为C++可用格式，最后编写C++代码、CMakeLists.txt并编译运行，实现C++调用PyTorch模型。
Ubuntu 20.04下c++ libtorch gpu配置与运行
1. 根据系统，安装nvidia显卡驱动, cuda, cudnn
- 下载链接：
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
cudnn安装指导:
https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html
2. 下载安装libtorch (gpu)
参考: https://pytorch.org/cppdocs/installing.html
2.1 根据系统及需求选择cuda版本的libtorch
下载链接：https://pytorch.org/
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