因為項目對實時性的要求，嘗試一波c++直接調用libpytorch。實現的同時，整理了網上的相關資料，希望對效率追求的同學提供一份幫助。

0.下載準備

下載安裝VS2017 和 cmake （3.0版本以上）

記得把bin目錄添加到環境變量path中。這里解釋一下，目前還不能直接使用VS直接配置成功libpytorch（如果讀者成功了可以@我，這篇文檔也就完成了使命就刪了），而是先借助cmake先編譯，達到曲線救國。

下載安裝opencv

可以參考博客：https://blog.csdn.net/qq_41175905/article/details/80560429，該博客中寫的很詳細。推薦opencv4.1.0

下載libtorch

下載地址：https://pytorch.org/get-started/locally/，這個根據自己情況選擇下載，因為我自己的是cuda10，并且我選擇使用release版本，所以我的選擇如下：

1. 準備文件

接下來使用cmake來進行配置吧，我們首先自己創建一個文件夾，存放我們的主程序main.cpp還有CMakeLists.txt，然后我們再創建一個build的空文件夾，之后我們編譯好的文件都存放在build文件夾里頭。

目錄結構大概就是這樣，假設這個文件夾存放在D盤：

example:

• build （文件夾）
• torchscript.py
• model.pt（由 python torchscript.py 生成）
• main.cpp
• CMakeLists.txt

touchscript.py

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")

通過python touchscript.py ，則會生成我們上面main.cpp 需要的model.pt文件。

main.cpp

#include <torch/script.h> // One-stop header. #include <iostream> #include <memory>int main() {// Deserialize the ScriptModule from a file using torch::jit::load().torch::jit::script::Module module = torch::jit::load("F:/LabSources/PytorchCmake/model.pt");assert(module != nullptr);std::cout << "okn";// 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.torch::Tensor output = module.forward(inputs).toTensor();std::cout << output.slice(/*dim=*/1, /*start=*/0, /*end=*/5) << 'n';while (1); }

這是目前比較新的代碼，舊的代碼因為是測試版會出現語法錯誤，見 https://blog.csdn.net/qq_33507306/article/details/104427134

CMakeLists.txt

cmake_minimum_required(VERSION 3.12 FATAL_ERROR) project(example-app)set(CMAKE_PREFIX_PATH "D:Space.DeveloplibtorchsharecmakeTorch") 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)

其中，如果沒有set(CMAKE_PREFIX_PATH "D:Space.Develop libtorchsharecmakeTorch")，可能有的同學會報錯找不到Torch的錯誤。

2. Cmake編譯

Cmake有GUI編譯和命令行編譯，本文主要操作GUI為主，命令行編譯請見https://zhuanlan.zhihu.com/p/55292836。

首先我們打開cmake軟件，然后打開我們創建的目錄，我的目錄是F:/LabSource/Pytorch Cmake， 填好兩個目錄（創建目錄和其中的bin目錄）。

選擇generator，選擇64位，因為CUDA不支持32位運算。

點擊Configure，沒問題的話再點擊Configure，然后再點擊Generate就成功了。

如果遇到以下錯誤：

則我們根據錯誤，遇到下載缺少的資源，配在紅色區域。（紅色區域并不是都是錯誤，引起錯誤的是報錯信息里日志里提示的缺少資源的NotFound）。

解決辦法： 上圖所示問題需要我們下載對應版本的CUDNN，并將資源配置（include、lib等）在對應的變量里。如下：

最后，如果日志出現warning，雖然也是紅色警報，但是也可以繼續Generate。進入下一步。

3. VS2017啟動

然后打開build文件夾中的vcxporj文件，設置項目為啟動項目，并更改為release的x64模式，生成解決方案。

最后，還可能遇到兩中情況：

1.如果提示缺少dll，可以把LibTorch的lib文件夾加入環境變量，

可以把lib文件夾的dll全拷到cpp目錄下。

2.無法定位程序輸入點到xxx.dll，

解決辦法： 則到pytorchlib下面找到放到C:WindowsSystem32和C:WindowsSysWOW64下即可。

4.輸出

已經配置好啦，希望大家都配置成功。

好的教程鏈接，本文基于以下教程更新：

https://blog.csdn.net/gulingfengze/article/details/92013360

https://zhuanlan.zhihu.com/p/68901339

https://zhuanlan.zhihu.com/p/55292836

問題解決鏈接：

https://www.cnblogs.com/yeshengCqupt/p/10448476.html

https://www.lizenghai.com/archives/29637.html

https://blog.csdn.net/qq_33507306/article/details/104427134

https://www.cnblogs.com/xym4869/p/11255598.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的win7 vs2017 程序报错_windows + VS2017 配置libpytorch的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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