Pytorch的C++端(libtorch)在Windows中的使用
Pytorch的C++端(libtorch)在Windows中的使用
在Windows环境下的配置也是很简单的，因为官方已经替我们编译好的Windows版本的libtorch，这下就节省了我们编译Pytorch的时间，直接可以拿来使用，只要稍微配置一下就可以在Windows跑起libtorch了，没有想象中那么多的步骤，大可放心。
下文中使用的代码和之前在Ubuntu中使用的完全相同，我们不需要进行修改。
同样，首先，我们在官网下载适合于Windows的libtorch，因为稳定版出来了，所以我们可以直接拿来使用。有CPU版本的和GPU版本的，这里我都进行了测试，都是可以的直接使用的，大家按照自己的需求进行下载即可。
个人环境：
- win10
- cuda9.0 + cudnn7.0.5
- 1060-6G
正式开始
与之前实现的任务相同，我这里将libtorch和OpenCV一起编译，使用OpenCV的读取摄像头然后识别当前的手势，模型是我自己训练好的，对于大家来说可以自己随便挑一个模型来使用。
下图为在Visual Studio中使用libtorch和OpenCV来实现判断剪刀石头布手势，运行的平台是cpu端。当然GPU端也是可以运行的，之后也会进行详解。
不得不说下，Pytorch的部署端真的很好用啊，虽然说目前仅仅适合一些小型的任务，但是潜力还是很大地，libtorch端配套Pytorch真的是太方便了！
获取libtorch
之前在Ubuntu跑libtorch的时候，因为OpenCV的一些原因，如果需要libtorch和OpenCV一起编译的话，最好自己编译一边libtorch从而保证libtorch和OpenCV混合编译时不会发生冲突。但是在win10端，OpenCV可以直接从官网下载已经编译好的，既然OpenCV从官方直接下载了，那么libtorch当然也从官方直接下载了。
正如前言所说，打开官网点击下载即可，CPU和GPU按照自己来进行选择。
测试GPU端的libtorch
在Windows端，因为我们从官方下载的OpenCV预编译版本是利用MSVS编译的，也就是我们常说的Visual Studio编译工具，所以我们接下来使用的编译器就是Visual Studio自带的编译器，为此我们需要安装：
- Visual Studio 2015或者2017(两个都测试过，都是可以的！)，之后简称VS
- windows端的CMake
大概流程就是我们使用cmake构建好libtorch工程，然后使用VS打开根据cmake配置好的信息进行编译，所以在进行之后的步骤前一定要提前安装好上述的两样东西
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