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libtorch c++ 调用(一)源码编译与测试
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发布时间:2019-03-09

本文共 1110 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

编译并使用PyTorch的项目需要注意Visual Studio版本与CUDA版本的匹配,同时确保依赖库正确加载。以下是从你提供的信息整理出来的优化后的步骤,希望对你有所帮助:

  • 检查Visual Studio版本:确保安装的是Visual Studio 2017 15.6或更高版本,并确认《MSC VER》≤1912。可以通过右键点击项目文件,选择“属性”,查看工具set版本。

  • 升级CUDA工具set:如果需要支持CUDA 10.x版本,确保安装了CUDA 10.2及其以上版本的工具set。可以通过NVIDIA的网站下载相应的安装包。

  • 下载适配的libtorch:在PyTorch官网下载对应CUDA版本和Visual Studio版本的预编译libtorch库。例如,若使用CUDA 10.2和Visual Studio 2017 15.6,可以下载对应的libtorch1.5.1-cu10.2.

  • 配置编译环境

    • 打开命令提示符,切换到你要编译的项目目录。
    • ensure CMake版本≥3.12.
    • 设置生成器为Visual Studio 2017,并指定对应的工具set版本(e.g., 15.6)。
    • 设置CMAKE_GENERATOR_TOOLSET_VERSION为14.11,以匹配你的Visual Studio工具set。
  • 编译libtorch

    • 使用cmake生成项目文件。
    • 运行cmake --build .,生成编译结果。
    • 检查生成文件的路径,确保使用了正确的编译选项(如Release或Debug模式)。
  • 生成测试项目代码

    • 从网络获取并修改为你的需求。确保导入必要的库文件和头文件(如torch/script.hat.h)。
    • 调整代码以适应PyTorch脚本模块的执行方式,如使用torch::jit::load加载.pt文件。
  • 处理依赖库冲突

    • 检查生成的可执行文件的依赖,确保所有必要的库和DLL(如c10.dlltorch_cpu.dll)已经被正确链接。
    • 使用dumpbin工具详细查看每个依赖文件,确保没有缺失。
  • 调试和优化

    • 如果运行时出错,检查是否有错误提示,并根据文档解决。
    • 使用调试工具指_ERROR Reporting检查代码问题。
    • 确保生成的可执行文件路径正确,环境变量路径设置正确。
  • 验证测试/demo的运行性

    • 在命令行运行可执行文件,查看输出结果。
    • 输入测试数据,确保PyTorch模块能够正确运行。
  • 通过逐步检查每个环节,包括依赖设置、编译选项、动态库路径等,应该可以解决主流问题。遇到问题时,参考社区讨论或PyTorch官方文档,确保配置与环境完全兼容。

    转载地址:http://dtqiz.baihongyu.com/

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