VS2017 C++调用torch模型——libtorch

首先我们要知道，想要实现C++调运python文件，需要一个工具包libtorch。本文只是简单记录一下我个人的操作过程，之前一直使用python+torch，现在试试配置一下C++的环境吧，好在不算麻烦，比较顺利的成功了。
接下来就开始进入正题吧！
1、工具包准备；下载libtorch（根据自己电脑配置和需要选择Release版本），下载地址，可以选择Cmake配置过程，也可不用，因为我没有用过CMake，所以本次配置未采用Cmake。从进去之后，你会发现一个和pytorch官网一致的安装选择界面。下图是我根据自己的电脑配置选择的安装版本，复制网址https://download.pytorch.org/libtorch/cu113/libtorch-win-shared-with-deps-1.10.2%2Bcu113.zip到浏览器下载。

2、下载完成后解压在文件夹中，你会得到图中这几个内容。

然后还有重要的一步，配置环境变量。

3、安装VS，本次配置采用的VS2017，你也可以选择VS2019差别不大。
4、开始配置。
打开VS新建空白项目，打开属性管理器，在Release| Win x64那一栏右击添加新项目属性表，然后给这个属性表命名，我的命名就比较清晰明了啦。最后设置好存放位置，以后有其他工程，只需要把这个属性表添加到那个工程里面，就算是配置好LibTorch啦。

重点来喽~
①右击刚刚新建的属性表，打开属性页，指定包含目录和库目录。

②C/C++>常规>附加包含目录>

③链接器>常规>附加库目录>

④链接器>输入>附加依赖项（至少要把图中列出来的依赖项加上，不然不能成功哟~），后期项目需要什么再加什么库就好啦

添加完成之后记得确定哟~
⑤一定一定要注意，从项目的属性中进去修改这两项：
项目>属性>c/c++>常规>SDL检查：改为否
c/c++>语言>符合模式：选择否。
⑥然后将libtorch文件下lib文件夹内的dll文件复制到项目下就OKK啦，例如

以上完成c++ VS2017+torch的环境配置可以进行测试啦，测试过程中一定要记得改成Release

5、测试代码：

#include  
#include 
#include 
using namespace std;
int main() {
	torch::Tensor tensor = torch::rand({ 2, 3 });
	cout << tensor << endl;
}

6、运行结果:

如果你的输出结果跟我一样，恭喜你，配置成功~