ubuntu18.04 + QT+ libtorch + GPU安装 + C++_uabntuc++配置libtorch

本章内容:

1.资源下载

2.解压资源

3.libtorch库文件

4..pro文件配置

5.配置源码

6.测试结果

1.资源下载

torch官网:　　https://pytorch.org/

一键下载:

wget https://download.pytorch.org/libtorch/cpu/libtorch-cxx11-abi-shared-with-deps-1.5.1%2Bcpu.zip

2. 解压资源

博主手动解压

3. libtorch内容

CPU版本与GPU版本所包含的文件目录一致，其中include,lib文件夹为qt所需要引用内容

４．在QT的.pro文件中引用

一下为libc10_cuda.so动态库的GPU头文件，若使用到该动态库，需要添加他的头文件库，相关路径库，以及库文件

5. 测试代码

.pro文件

QT -= gui

CONFIG += c++14 console
CONFIG -= app_bundle
DEFINES += QT_DEPRECATED_WARNINGS

SOURCES += main.cpp

INCLUDEPATH += /home/wang/cppTorch/libtorch_CPU/include/torch/csrc/api/include \
    /home/wang/cppTorch/libtorch_CPU/include
DEPENDPATH += /home/wang/cppTorch/libtorch_CPU/include/torch/csrc/api/include \
    /home/wang/cppTorch/libtorch_CPU/include

LIBS += -L/home/wang/cppTorch/libtorch_CPU/lib -lc10  \
    -lcaffe2_module_test_dynamic \
    -lcaffe2_observers \
    -lonnx -lonnx_proto \
    -ltorch_cpu -ltorch

 

main.cpp

#include "torch/script.h"
#include <iostream>

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

6. 测试结果