VS2022+libtorch+Cuda11.3安装测试教程详解(调用cuda)
以下内容默认cuda已经安装完成并添加至系统环境变量
1.下载libtorch
在官网下载压缩包, 可以选择Release版或者Debug版（根据自己需要）：
下载完成之后选择安装软件的位置进行解压
2.配置VC++目录：
VS新建空项目
2.1添加包含目录：
D:\soft\libtorch\libtorch\include
D:\soft\libtorch\libtorch\include\torch\csrc\api\include
2.2添加库目录：
D:\soft\libtorch\libtorch\lib
3.配置环境变量：
PATH=D:\soft\libtorch\libtorch\lib;%PATH%
4.配置链接器： 4.1链接器--input
D:\soft\libtorch\libtorch\lib\*.lib
4.2链接器--Command Line
/INCLUDE:?warp_size@cuda@at@@YAHXZ /INCLUDE:?_torch_cuda_cu_linker_symbol_op_cuda@native@at@@YA?AVTensor@2@AEBV32@@Z
5.测试配置结果：
#include<torch/torch.h>
#include<torch/script.h>
#include<iostream>
int main() {
std::cout << "cuda::is_available():" << torch::cuda::is_available() << std::endl;
std::cout << "torch::cuda::cudnn_is_available():" << torch::cuda::cudnn_is_available() << std::endl;
std::cout << "torch::cuda::device_count():" << torch::cuda::device_count() << std::endl;
torch::Device device(torch::kCUDA);
torch::Tensor tensor1 = torch::eye(3); // (A) tensor-cpu
torch::Tensor tensor2 = torch::eye(3, device); // (B) tensor-cuda
std::cout << tensor1 << std::endl;
std::cout << tensor2 << std::endl;
}正常结果输出如下：
参考：
Libtorch + vs 2019安装及配置_开拓者5号的博客-CSDN博客_vs2019配置libtorch
Win10+libtorch+CUDA+vs2017_大智若鱼.AI的博客-CSDN博客
win10系统上LibTorch的安装和使用（cuda10.1版本）_*匿名*的博客-CSDN博客_cuda libtorch
c10::NotImplementedError with minimal example - C++ - PyTorch Forums
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