Ubuntu18.04 配置 LibTorch

淩亂°似流年 2022-12-01 01:23 601阅读 0赞

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### 文章目录 ###

*   *  1. 下载LibTorch
     *  2. 配置并测试
     *   *  2.1 方法--官方cmake 例子
         *  2.2 方法2

## 1. 下载LibTorch ##

[LibTorch官方下载地址][LibTorch]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
解压：

$ unzip libtorch-cxx11-abi-shared-with-deps-1.6.0+cu101.zip

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]  
查看解压的LibTorch文件：包括bin,include,lib,share,build-version文件夹和build-hash，build-version文件：

$ tree -L 1

![在这里插入图片描述][20200825173638650.jpg_pic_center]

*  lib/文件夹：包含必须链接的共享库；
 *  include/文件夹：包含程序需要包含的头文件；
 *  share/文件夹：包含必要的 CMake 配置，以启用上面的简单find\_package(Torch)命令。

> 解决 tree 命令 出现乱码：
> 
>     $ alias tree='tree --charset ASCII'

## 2. 配置并测试 ##

在 ~/libtorch/ 新建文件夹：example

$ mkdir example
    $ cd example/

### 2.1 方法–官方cmake 例子 ###

1.  编写CMake构建配置， `CMakeLists.txt` 文件如下所示：
    
        cmake_minimum_required(VERSION 3.0 FATAL_ERROR)
        project(example-app)
        
        find_package(Torch REQUIRED)
        set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} ${TORCH_CXX_FLAGS}")
        
        add_executable(example-app example-app.cpp)
        target_link_libraries(example-app "${TORCH_LIBRARIES}")
        set_property(TARGET example-app PROPERTY CXX_STANDARD 14)
        
        # The following code block is suggested to be used on Windows.
        # According to https://github.com/pytorch/pytorch/issues/25457,
        # the DLLs need to be copied to avoid memory errors.
        if (MSVC)
          file(GLOB TORCH_DLLS "${TORCH_INSTALL_PREFIX}/lib/*.dll")
          add_custom_command(TARGET example-app
                             POST_BUILD
                             COMMAND ${
              CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different
                             ${
              TORCH_DLLS}
                             $<TARGET_FILE_DIR:example-app>)
        endif (MSVC)
2.  编写 `example-app.cpp` 程序，实现将简单地创建一个新的torch :: Tensor并将其打印出来，代码如下：
    
        #include <torch/torch.h>
        #include <iostream>
        
        int main() {
              
          torch::Tensor tensor = torch::rand({
              2, 3});
          std::cout << tensor << std::endl;
        }
3.  cmake 编译  
    构建应用程序，目录的布局如下：  
    ![在这里插入图片描述][20200828094806446.png_pic_center]  
    在 `example/` 文件夹中新建 `build` 文件夹，用来编译程序：
    
        $ mkdir build
        $ cd build
    
    执行编译命令：
    
        #cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=/absolute/path/to/libtorch ..
        $ cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=/XXXX/libtorch ..
    
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]  
    因为我使用了cuda，这里会有一个 `warning` ,但是已经编译成功了，不用管它。其中`/absolute/path/to/libtorch`是解压缩的LibTorch的绝对路径， 如果通过conda或pip安装了PyTorch，则可以使用`torch.utils.cmake_prefix_path`变量查询 `CMAKE_PREFIX_PATH` 。 在这种情况下，CMake配置步骤如下所示：
    
        $ cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=`python -c 'import torch;print(torch.utils.cmake_prefix_path)'`
    
    然后执行命令生成可执行文件：
    
        $ cmake --build . --config Release
    
    ![在这里插入图片描述][20200828095743101.png_pic_center]  
    最后执行命令测试：
    
        $ ./example-app

![在这里插入图片描述][20200828095954621.png_pic_center]

### 2.2 方法2 ###

方法2和方法1的区别是，在`cmakelists.txt`文件中配置了所需的环境，不用每次在命令中设置参数，并且这里libtorch和opencv4.3一起使用的，其中cpp文件依然使用`example-app.cpp`，有的命令操作均在build 目录下进行，具体过程如下：

1.  编写 CmakeLists.txt 文件，并配置路径：
    
        cmake_minimum_required(VERSION 3.0 FATAL_ERROR)
        project(example)
        
        set(Torch_DIR /home/XXXXX/libtorch/share/cmake/Torch)
        set(OpenCV_DIR /home/XXXXX/opencv4.3_install/lib/cmake/opencv4/)
        find_package(Torch REQUIRED)
        find_package(OpenCV REQUIRED)
        
        message(STATUS "Pytorch status:")
        message(STATUS "    libraries: ${TORCH_LIBRARIES}")
        
        
        message(STATUS "OpenCV library status:")
        message(STATUS "    version: ${OpenCV_VERSION}")
        message(STATUS "    libraries: ${OpenCV_LIBS}")
        message(STATUS "    include path: ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}")
        
        
        add_executable(example example-app.cpp)
        #target_link_libraries(example ${TORCH_LIBRARIES})
        target_link_libraries(example ${
              TORCH_LIBRARIES} ${
              OpenCV_LIBS})
        set_property(TARGET example PROPERTY CXX_STANDARD 14)
2.  执行编译
    
        $ cmake ..
    
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]  
    同样这里会有关于cuda的warning，不用管它。
3.  make
    
        $ make
    
    ![在这里插入图片描述][20200828102222889.png_pic_center]
4.  执行测试
    
        ./example
    
    ![在这里插入图片描述][20200828102734230.png_pic_center]

参考链接：

1.  [https://pytorch.org/][LibTorch]
2.  [安装PyTorch的C++发行版][PyTorch_C]
3.  [官方 C++ API 英文文档：https://pytorch.org/cppdocs][C_ API _https_pytorch.org_cppdocs]
4.  [第三方 C++ API 中文文档：https://s0pytorch0org.icopy.site/cppdocs][C_ API _https_s0pytorch0org.icopy.site_cppdocs]
5.  [官方 PyTorch 中文教程 ：https://pytorch.apachecn.org/][PyTorch _ _https_pytorch.apachecn.org]

[http_blog.csdn.net_john_bh]: http://blog.csdn.net/john_bh/
[LibTorch]: https://pytorch.org/
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221123/ff63cb6349e84d5ebb47fd9369d6936b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: /images/20221123/e1b4a4f6f57c4923b55e70e967ee2a78.png
[20200825173638650.jpg_pic_center]: /images/20221123/8501d605ee174184949cc66785d4f187.png
[20200828094806446.png_pic_center]: /images/20221123/470908a0193e423baaa0952e0e52bdb2.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]: /images/20221123/b990aa01061348fcba43c87e05d66192.png
[20200828095743101.png_pic_center]: /images/20221123/334e9a79322f4c71a8726e9d55be6ced.png
[20200828095954621.png_pic_center]: /images/20221123/f62d9c2eb3c348889310ee10532101f6.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvaG5fYmg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]: /images/20221123/53eb391ab0fe4e4eb2c7b927afc5eb6a.png
[20200828102222889.png_pic_center]: /images/20221123/e84cfa2cdee541b3845676d159ae437a.png
[20200828102734230.png_pic_center]: /images/20221123/d2eea2f7d6064f53bd452931e39d48f8.png
[PyTorch_C]: https://s0pytorch0org.icopy.site/cppdocs/installing.html
[C_ API _https_pytorch.org_cppdocs]: https://pytorch.org/cppdocs
[C_ API _https_s0pytorch0org.icopy.site_cppdocs]: https://s0pytorch0org.icopy.site/cppdocs
[PyTorch _ _https_pytorch.apachecn.org]: https://pytorch.apachecn.org/