VS2022+libtorch+Cuda11.3安裝測試教程詳解(調(diào)用cuda)

更新時間：2022年05月10日 10:32:47 作者：前塵昨夜此刻

這篇文章主要介紹了VS2022+libtorch+Cuda11.3安裝測試（調(diào)用cuda）,本文通過圖文并茂的形式給大家介紹的非常詳細，對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下

1.下載libtorch

PyTorch

在官網(wǎng)下載壓縮包, 可以選擇Release版或者Debug版（根據(jù)自己需要）：

下載完成之后選擇安裝軟件的位置進行解壓

2.配置VC++目錄：

VS新建空項目

2.1添加包含目錄：

D:\soft\libtorch\libtorch\include

D:\soft\libtorch\libtorch\include\torch\csrc\api\include

2.2添加庫目錄：

D:\soft\libtorch\libtorch\lib

3.配置環(huán)境變量：

PATH=D:\soft\libtorch\libtorch\lib;%PATH%

4.配置鏈接器： 4.1鏈接器--input

D:\soft\libtorch\libtorch\lib\*.lib

4.2鏈接器--Command Line

/INCLUDE:?warp_size@cuda@at@@YAHXZ /INCLUDE:?_torch_cuda_cu_linker_symbol_op_cuda@native@at@@YA?AVTensor@2@AEBV32@@Z

5.測試配置結果：

#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;
}

正常結果輸出如下：