深度学习模型迁移到VisualC++ demo

1：demo例子

链接: 利用LibTorch部署PyTorch模型.
大体是按照教程来做的，但由于作者没有详细说明，初学者也会踩了不少坑。

1：运行上面的python程序，我在本地的jupyter上运行失败了，转到colab，模型下载速度超级快。运行完成之后就可以将保存的restnet.pt模型下载到本地。

2：下载libtorch，这个就不多说了。

如果不准备使用cmake，可以参考链接: Win10+VS2017配置LibTorch开发环境,不过麻烦的是需要自己去导入各种需要的包，opencv，torch这些

2：在本地使用CMake利用CMakeList.txt创建工程

大体上步骤和利用 cmake 工具生成 Visual Studio 工程文件类似。

1：创建一个文件夹，将demo中的CMakeList.txt放在下面，使用CMake生成工程。

比如，我在此处创建了一个PytorchC的文件夹，在Cmake之前还需要在其下创建一个文件夹，不如build（对于编译源码是这样，此处只是为了创建一个工程，就按照下面的vsprojects创建了）

在Configure之前，需要更改CMakefile如下，同时需要在vsprojects文件夹下创建main.cpp文件。不然按照demo中提供的程序无法找到opencv库。，当然此处的路径是自己的opencv和libtorch的路径了。

cmake_minimum_required(VERSION 3.0 FATAL_ERROR)

project(example_torch)
set(CMAKE_PREFIX_PATH "G:/libtorch") 
set(OpenCV_DIR "E:/opencv/opencv/build")

find_package(Torch REQUIRED)
find_package(OpenCV  QUIET)
if(NOT OpenCV_FOUND)
    find_package(OpenCV 2.4.3 QUIET)
    if(NOT OpenCV_FOUND)
        message(FATAL_ERROR "OpenCV > 2.4.3 not found.")
    endif()
endif()
add_executable(${PROJECT_NAME} "main.cpp")
target_link_libraries(${PROJECT_NAME} ${TORCH_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBS})
set_property(TARGET ${PROJECT_NAME} PROPERTY CXX_STANDARD 11)

Configure之后可以点击Generate，然后再文件夹里面双击.sin文件就可以打开工程。

2：VisualC++工程里面的问题

（1）我打开之后出现了下面三个工程，把另外两个从解决方案里面右键选择排除即可。

（2）此时，如果使用demo中提供的main函数，会出现错误如下问题，点击连接，改了就行。记得把里面的pt文件路径和图片加载的路径改成自己的。

libtorch error C2440: “初始化”: 无法从“torch::jit::script::Module”转换…的问题

(3)生成时没有问题了，但执行的时候还会报错误。缺少dll文件，首先是缺libtorch的dll文件，然后是系统缺文件。

C++部署Pytorch（Libtorch）出现问题、错误汇总

至此，应该是可以正确运行了。