libtorch环境搭建(基于win-cuda)

第1步： 下载opencv的sdk

              下载地址: https://opencv.org/releases/#

              我目前下载的是 opencv-3.4.13，他支持vc14 vc15，如果是需要其他编译器支持。需要自己进行源码编译。

第2步：配置opencv的环境变量

             把opencv的sdk下载下来后，双击exe就解压到你指定的目录。例如我是解压到E:\3rd目录下.

             

             然后把该目录放到系统环境变量：Path里添加 E:\3rd\opencv\build\x64\vc15\bin

            

第3步：测试opencv的环境是否成功

 

第4步：安装对应显卡的cuda sdk，版本与显卡型号有所对应

             查看cuda版本：参考地址 https://blog.csdn.net/Gabriel_wei/article/details/112595642

             如果没有找到cuda版本，找到显卡驱动版本，然后去官网查看对应的cuda版本号。

            

          查找驱动版本支持的cuda版本号：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

         

         由于我的驱动版本是441.22, 所以只能下载最高的cuda版本是CUDA 10.2.89，，所有的cuda下载地址 https://developer.nvidia.com/CUda-toolkit-archive

        下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

        

              然后双击安装cuda...

 

第5步： 下载libtorch的sdk

             下载链接：https://pytorch.org/get-started/locally/

             

            解压:

\                  

 

 

            解压到自己指定的目录,  添加环境变量:

             

 

            测试环境是否成功

            

            

 

            如果 torch::cuda::is_available() 返回 0，
            qt creator需要添加 QMAKE_LFLAGS += /INCLUDE:?warp_size@cuda@at@@YAHXZ
            VS的添加位置 参考地址 https://blog.csdn.net/weixin_34910922/article/details/109344569