配置libtorch

1. 根据系统，安装nvidia显卡驱动、cuda、cudnn
   下载链接：
   cuda下载：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
   cudnn下载：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/

命令行运行
wget https://download.pytorch.org/libtorch/cu102/libtorch-shared-with-deps-1.8.1%2Bcu102.zip
2.2 解压
命令行运行
unzip libtorch-shared-with-deps-1.8.1+cu102.zip
将解压得到的文件放到 "~/libtorch"目录

3. 编写、运行c++代码
   参考: https://pytorch.apachecn.org/docs/1.0/cpp_export.html
   3.1 将pytorch模型转化为c++可调用的模型
   运行python代码：
   import torch
   import torchvision

get model

model = torchvision.models.resnet18()<