写在前面
- 这是一个过程的记录，可以直接从：此处看起
一、下载cmake;
二、配置libtorch到vs
~~三、错误~~
- 错误：出现无法找到toch、cuda、cudnn的DIR的问题；
- 其他错误：忘记保存了。。。
四、使用libtorch
上述的内容对于下面操作并没有太大帮助
五、真正的坑：官方提供的libtorch文档的release版本只是针对linux，所以使用windows系统的情况下需要下载debug版，而很大的网上教程都是使用release来调试，所以会出现很多莫名奇妙的错误，只要使用debug来完成就可以了。
- 使用vs的项目属性来配置libtorch：

写在前面

这次的任务是将retinanet的预测部分用C++实现，所以有了这次配置libtorch的事；

这是一个过程的记录，可以直接从：此处看起

一、下载cmake;

官网下载即可，没什么可说的；

二、配置libtorch到vs

可参照下面的博客：https://blog.csdn.net/qq_35608277/article/details/89817027

第一步：使用vs 2019创建一个项目；

项目.cpp初始文件内容：

#include <torch/script.h> // One-stop header.
#include <iostream>
#include <memory>
int main(int argc, const char* argv[]) {
    torch::Tensor tensor = torch::rand({3,3});
    std::cout << tensor < std::endl;
}

第二步，新建CMakelists.txt文件，和.cpp文件在同一个目录下，并建立一个build文件夹；

第三步，编写CMakelists.txt内容：

cmake_minimum_required(VERSION 3.17 FATAL_ERROR)
project(ConsoleApplication1)
find_package(Torch REQUIRED)
add_executable(ConsoleApplication1 ConsoleApplication1.cpp)
target_link_libraries(ConsoleApplication1 "${TORCH_LIBRARIES}")
set_property(TARGET ConsoleApplication1 PROPERTY CXX_STANDARD 14)

第四步，打开cmake-gui:

然后填写标红的两处，第一个source code就是放CMakelists.txt的目录，
第二个build the binaries，选择新建的bulid文件夹

第五步，点击Configure;

情况一：无弹窗出现，显示Configuring done，即使下方出现红字warning也不用管，再点击Generate即可；

情况二：出现弹窗，显示有错误；改正错误，下面提供我在使用中的一些错误，供参考；

三、错误

错误：出现无法找到toch、cuda、cudnn的DIR的问题；

类似这样（当然这个截图实际只是warning）
解决方案：手动复制DIR到cmake上；

1.对于torch，就是libtorch下的文件夹，

2.对于cuda，

该DIR的目录地址即为这个（标蓝的行）
但是可能你发现你的目录了并没有这个GPU Computing Toolkit，那么你需要下载CUDA；
下载方式：进入官网下载即可；

3.对于cudnn,（下载：绕过官方注册，安装）

一般是没有下载，所以仍然需要去官网下载，对于这个下载官网要求注册账户，下面是不注册账户的方式：
1.进入官网的下载选项，选择自己需要的下载项，网址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
2.右键使用迅雷下（或者使用其他的下载器）

该方法来自于博客：https://blog.csdn.net/weixin_40392957/article/details/80207366
然后对于压缩包解压，对于文件夹中的文件，将每个文件（注意是文件，不是文件夹）复制到CUDA的同名文件夹下：

安装方式来自于博客：https://blog.csdn.net/sinat_23619409/article/details/84202651

其他错误：忘记保存了。。。

四、使用libtorch

1.打开build文件夹，打开如下文件：

即可发现已经配置成功，头文件不再显示错误：

2.但是还是有错误： “初始化”: 无法从“torch::jit::script::Module”转换为“std::shared_ptr”

错误原因:std::shared_ptr是libtorch测试版本使用的变量类型，现在已经变更

更改：

将

std::shared_ptr<torch::jit::script::Module> module = torch::jit::load(argv[1]);

更改为：

torch::jit::script::Module module = torch::jit::load(argv[1]);

参考博客：https://blog.csdn.net/qq_33507306/article/details/104427134

3.错误：

上述的内容对于下面操作并没有太大帮助

五、真正的坑：官方提供的libtorch文档的release版本只是针对linux，所以使用windows系统的情况下需要下载debug版，而很大的网上教程都是使用release来调试，所以会出现很多莫名奇妙的错误，只要使用debug来完成就可以了。

使用vs的项目属性来配置libtorch：

1.将debug编译器改为x64模式；

2.打开项目属性：

3.配置vc++目录的包含目录和库目录：（根据自己的libtorch的实际目录来配置）

4.配置链接器——输入选项中的附加依赖项：

建议将libtorch的lib目录下的所有.lib文件都加入：

torch.lib
c10.lib
c10_cuda.lib
caffe2_module_test_dynamic.lib
caffe2_nvrtc.lib
clog.lib
cpuinfo.lib
libprotobufd.lib
libprotobuf-lited.lib
libprotocd.lib

学习笔记--python

windows使用cmake配置libtorch到vs 2019并使用的那些坑