libtorch部署2：用VC加载模型进行推理

前面已经生成了使用于libtorch的模型，下面就在VC2015下进行部署。

基本环境
操作系统：Win10
编译器：VS 2015
Cuda版本：CUDA10+cuDNN7.6.5
Python版本：Python 3.6.1
Pytorch版本：1.4.0
Libtorch版本：1.4.0

1.下载libtorch

如果你用的最新的，那就从官方地址下载就好了：
https://pytorch.org/get-started/locally/

我这儿是采用的1.4.0版本，下载地址如下：
https://download.pytorch.org/libtorch/cu101/libtorch-win-shared-with-deps-1.4.0.zip

下载后解压可以得到：

2.新建VC工程

头文件，就直接拷贝 include目录就可以了。

include

库文件，如果用cuda就用带cuda后缀的库

c10.lib或c10_cuda.lib
libprotobuf.lib
torch.lib 或 torch_cpu.lib 或 torch_gpu.lib

关键点来了，在程序中引用的时候要加上：

#undef UNICODE   //这个一定要加，否则会编译错误
#include <torch/script.h> // 引入libtorch头文件

3.代码示例

测试中需要用opencv库来处理图片，直接在官网获取即可。
https://opencv.org/releases/
解压后得到对应的头文件和库，这个就不赘述了。

找一张手写字体图来进行测试

下面对代码流程进行简单描述