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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(xì),對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下

以下內(nèi)容默認(rèn)cuda已經(jīng)安裝完成并添加至系統(tǒng)環(huán)境變量

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(jìn)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(jié)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(jié)果輸出如下:

參考:

Libtorch + vs 2019安裝及配置_開拓者5號的博客-CSDN博客_vs2019配置libtorch

Win10+libtorch+CUDA+vs2017_大智若魚.AI的博客-CSDN博客

win10系統(tǒng)上LibTorch的安裝和使用(cuda10.1版本)_*匿名*的博客-CSDN博客_cuda libtorch

libtorch with Cuda 11.3 not linked properly on Windows using Visual Studio 2022 · Issue #72396 · pytorch/pytorch · GitHub

c10::NotImplementedError with minimal example - C++ - PyTorch Forums

到此這篇關(guān)于VS2022+libtorch+Cuda11.3安裝測試(調(diào)用cuda)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)VS2022 libtorch Cuda11.3安裝內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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