第1步: 下载opencv的sdk
下载地址: https://opencv.org/releases/#
我目前下载的是 opencv-3.4.13,他支持vc14 vc15,如果是需要其他编译器支持。需要自己进行源码编译。
第2步:配置opencv的环境变量
把opencv的sdk下载下来后,双击exe就解压到你指定的目录。例如我是解压到E:\3rd目录下.
然后把该目录放到系统环境变量:Path里添加 E:\3rd\opencv\build\x64\vc15\bin
第3步:测试opencv的环境是否成功
第4步:安装对应显卡的cuda sdk,版本与显卡型号有所对应
查看cuda版本:参考地址 https://blog.youkuaiyun.com/Gabriel_wei/article/details/112595642
如果没有找到cuda版本,找到显卡驱动版本,然后去官网查看对应的cuda版本号。
查找驱动版本支持的cuda版本号:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
由于我的驱动版本是441.22, 所以只能下载最高的cuda版本是CUDA 10.2.89,,所有的cuda下载地址 https://developer.nvidia.com/CUda-toolkit-archive
下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
然后双击安装cuda...
第5步: 下载libtorch的sdk
下载链接:https://pytorch.org/get-started/locally/
解压:
\
解压到自己指定的目录, 添加环境变量:
测试环境是否成功
如果 torch::cuda::is_available() 返回 0,
qt creator需要添加 QMAKE_LFLAGS += /INCLUDE:?warp_size@cuda@at@@YAHXZ
VS的添加位置 参考地址 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_34910922/article/details/109344569