Windows下使用C++调用pytorch模型教程（VS工程）

如果读者有在VS下配置opencv工程的经历，那么在本教程的指导下配置起来将非常轻松。大致可以分为三步：

1. 生成Torch Script
2. 下载libtorch
3. 在VS下配置项目属性及系统环境变量

生成Torch Script

新建一个python脚本，写下

import torch
import torchvision

model = torch.load('模型路径')

model.cuda()


# An example input you would normally provide to your model's forward() method.

example = torch.rand(1, 3, 224, 224).cuda()

# Use torch.jit.trace to generate a torch.jit.ScriptModule via tracing.

traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)
traced_script_module.save('model-gpu.pt')

model.cpu()
example = torch.rand(1, 3, 224, 224)
traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)
traced_script_module.save("model-cpu.pt")

注意该脚本的目录下要放入自己网络结构的代码。

下载libtorch

想要下载对应版本的libtorch可以参看该文章，Windows可用以下链接。下载gpu版本不需要再下载cpu版本压缩包，gpu版本包含了cpu版本运行所需的库。

https://download.pytorch.org/libtorch/cpu/libtorch-win-shared-with-deps-1.0.1.zip
https://download.pytorch.org/libtorch/cu80/libtorch-win-shared-with-deps-1.0.1.zip
https://download.pytorch.org/libtorch/cu90/libtorch-win-shared-with-deps-1.0.1.zip
https://download.pytorch.org/libtorch/cu100/libtorch-win-shared-with-deps-1.0.1.zip

修改版本号可以下载相应版本。下载后解压，并记住解压后文件夹路径，后续配置将用上该路径。

配置Visual Studio工程及系统环境

笔者使用的是win10和vs2015环境。

1. 新建一个项目工程，打开VS的“项目->属性”，在C/C++一栏的“附加包含目录”中添加libtorch的头文件路径

   你自己的路径\libtorch-win-shared-with-deps-1.0.1\libtorch\include
   你自己的路径\libtorch-win-shared-with-deps-1.0.1\libtorch\include\torch\csrc\api\include
   

2. 在“链接器->常规->附加库目录”中添加libtorch的静态库路径

   你自己的路径\libtorch-win-shared-with-deps-1.0.1\libtorch\lib
   

3. 在“链接器->输入->附加依赖项”中写入静态库名称

   c10_cuda.lib
   c10.lib
   caffe2_detectron_ops_gpu.lib
   caffe2_gpu.lib
   caffe2.lib
   caffe2_module_test_dynamic.lib
   clog.lib
   cpuinfo.lib
   libprotobuf.lib
   libprotobuf-lite.lib
   libprotoc.lib
   onnxifi_dummy.lib
   onnxifi_loader.lib
   onnx.lib
   onnx_proto.lib
   torch.lib
   

4. 右键“此电脑”，点击“高级系统设置”，点击“环境变量”，在上下两个框中找到“Path”变量，添加libtorch的动态库路径（静态库和动态库在同一个文件夹下）

   你自己的路径\libtorch-win-shared-with-deps-1.0.1\libtorch\lib
   

   至此，环境配置结束，示例代码如下

#include <torch/script.h>
#include <iostream>

int main(void)
{
	std::shared_ptr<torch::jit::script::Module> module = torch::jit::load("model-gpu.pt");
	
	assert(module != nullptr);

	std::cout << "Model is loaded!" << std::endl;
	// Create a vector of inputs.
	std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
	inputs.push_back(torch::ones({ 1, 3, 224, 224 }).cuda());

	// Execute the model and turn its output into a tensor.
	at::Tensor output = module->forward(inputs).toTensor();

	std::cout << output << std::endl;

	return 0;
}

若遇到错误

error C4996: 'getenv': This function or variable may be unsafe.

在项目->属性->C/C++->预处理器->预处理器定中添加 _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 这个预定义。

本文参看了以下链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/52806730

https://blog.csdn.net/qq_37569355/article/details/104246813