vs2019调用pytorch gpu模型预测踩坑记录

我在电脑上实现的gpu调用版本为，cuda10.2 ，cudnn10.2 ，libtorch1.8.1+cu102 显卡驱动版本为441.22，要注意显卡驱动和cuda匹配，网上很多可以查到。下面说一下我都遇见了那些问题。
1，未加载kernelbase.pdb,c10::Error, 这个问题很可能是你版本没有对应，或者vs没有成功调用cuda。用以下两句话检测是否调用成功：如果没有函数说明你没有包含头文件#include

    std::cout << torch::cuda::cudnn_is_available() << endl;//输出为1，成功
	std::cout << torch::cuda::is_available()<<endl;//输出为1，成功

如果输出为零，在属性页，链接器-命令行-其他选项加入：
/INCLUDE:?warp_size@cuda@at@@YAHXZ
如果加入这句话后，报这句话无法解析，将你libtorch下lib文件中的.lib的项全部加入属性页的附加依赖项中。
2，未加载kernelbase.pdb，std::runtime_error, 我一直以为是库不对应或者模型问题，但实际上我的问题出在了声明前向传播容器的时候。

    std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
	inputs.push_back(torch::ones({ 1, 3,512, 512 }, torch::kCUDA));

我之前在这里没有加入torch::KCUDA这个参数导致声明的还是用于cpu的，加上这句话顺利通过。
最后附上我在vs2019,qt工程下调用成功的代码：

#include "QtGuiApplication2.h"
#undef slots
#include 
#include
#define slots Q_SLOTS
#include
using namespace std;
QtGuiApplication2::QtGuiApplication2(QWidget *parent)
	: QMainWindow(parent)
{
	ui.setupUi(this);
	std::cout << torch::cuda::cudnn_is_available() << endl;//输出为1，成功
	std::cout << torch::cuda::is_available()<<endl;//输出为1，成功
	torch::jit::script::Module module = torch::jit::load("F:/pytorch-gpu.pt",torch::kCUDA);
	module.to(at::kCUDA);
	torch::NoGradGuard on_grad;
	std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
	inputs.push_back(torch::ones({ 1, 3,512, 512 }, torch::kCUDA));
	at::Tensor output = module.forward(inputs).toTensor();
	std::cout << output << std::endl;
}

3 在实现了上面gpu参数输出后，在进行图片预测时，报未加载opencv_world331.pdb,这个错误可能不是opencv造成的，我的问题是将模型放到gpu预测获取预测结果后没有放回到cpu在进行处理。

at::Tensor outputs =module.forward(inputs).toTensor();
outputs=outputs.to(torch::KCPU); //这里要将预测结果放回到cpu