2.1、 libtorch下载 下载地址:libtorch官方下载地址 在这里插入图片描述 注意上图中标注的几项,cuda版本向下兼容,选择适配自己环境的release版本进行下载。 2.2、【VC++目录→包含目录】 此处同理opencv配置,定位到2.1中下载的D:\libtorch-cu121\libtorch\include和“D:\libtorch-cu121\libtorch\include\torch\csrc\api...
libtorch使用所需要的环境和训练最好保持一致,其中cuda,显卡驱动以及libtorch版本配置一般不应低于训练环境。尤其是libtorch版本要求更为严格,否则部分pytorch的api无法在libtorch中使用。 本文中以libtorch1.7为例介绍,读者最新版1.7.1使用,亲测可用。下载时以release版本为佳,避免一些不必要的错误。 (https://raw.github...
1、解压libtorch 进入lib查看拥有的lib文件 2、添加系统环境(一般是bin,但是libtorch的dll都在lib目录里) 3、VS新建项目,属性管理器窗口新建自己的属性表 双击属性表 4、解决提醒std冲突问题,项目——属性(注意不是双击属性表,重新从项目——属性进入,属性表设置了不起作用) 属性->C/C++ ->常规->SDL检查->否 ...
然后新建C++工程文件 新建完成后默认是x86的,需要改为X64的,因为libtorch是x64的,不支持32位的。我下载是release版本的,所以还要改为release模式。 然后右键lib_torch项目,选择属性,配置libtorch环境。 选择C\C++ ——》常规,将SDL检查改为否。添加附加包含目录。 改完后的效果如下图: 将C/C++ => 语言 => ...
目前可以下载到Libtorch1.5版本,如果电脑支持Gpu,且安装了Cuda,可以下载Gpu版本,否则下载cpu版本。 下载解压之后如下 2、在VS2019中的配置 需要配置.头文件h 库文件,lib, 和dll文件 配置头文件 配置依赖库的位置 添加依赖库的文件名 设置dll文件的环境变量, ...
3、2在vs2019中配置opencv (1) 打开vs2019,选择好自己喜欢的界面后,新建一个空白项,可以建立main.cpp文件, (2) Debug后面的X86改成X64 (3) 打开视图–>其他窗口–>属性管理器 (4) 添加新的属性 选择选择的是Debug|x64,双击【Microsoft.Cpp.x64.user】(不用每次新工程都重新配置的关键)进入Microsoft.Cpp...
2.配置库目录 E:\software\opencv\opencv\build\x64\vc15\lib 1. E:\software\libtorch\lib 1. 3.添加链接器 opencv_world450d.dll是在调试模式->下编译的,因此它是未优化的,您可以在其中放置断点。 opencv_world450.dll是在发布模式下构建的,并且是经过优化的->,因此建议将其用于生产。
D:\users\libtorch_debug\lib (四)lib文件配置 配置lib文件的地方为: 项目——[项目名称]属性——链接器——输入——附加依赖项 我把要敲入的lib库写在下面,这样直接复制粘贴就可以了。 asmjit.lib c10.lib c10_cuda.lib c10d.lib caffe2_detectron_ops_gpu.lib ...
步骤3: 在【链接器→输入→附加依赖项】中，添加opencv_world480.lib，如果是Debug模式，应选择opencv_WORLD480d.lib，避免出现错误。步骤4: 配置完成后，新建一个测试cpp文件，输入简单的测试代码并运行。对于libtorch的配置，过程类似：步骤5: 从libtorch官方下载release版，配置【VC++目录→包含目录】和...