Visual Studio 2019에서 LibTorch 사용하기

비주얼 스튜디오를 설치하고 빈 프로젝트를 만들었다는 가정하에 진행하겠습니다.

 

아래 링크를 통해 LibTorch를 설치해 줍니다.

https://pytorch.org/get-started/locally/

PyTorch

본인의 환경과 맞는 CUDA 버전을 설치하여주시기 바랍니다.

 

설치 후 각 폴더를 본인이 원하는 경로로 압축을 풀어주세요.

저는 c드라이브에서 압축을 해제했습니다.

참고로 쓰여있는 것과 같이 위 파일이 release 버전, 아래가 debug 버전입니다.

 

그러고 나서 프로젝트로 돌아와 봅시다.

우선 디버거를 x64로 변경한 후 위 창에서 프로젝트-(프로젝트명) 속성을 클릭해 주세요.

 

구성에서 Debug, Release만 사용하시고 플랫폼은 x64로 설정되어 있는지 확인합니다.

 

그러고 나서 왼쪽 카테코리 C/C++를 클릭한 후 추가 포함 디렉터리를 편집을 눌러 수정하면 됩니다.

오른쪽... 을 눌러 폴더를 지정해주면 됩니다.

1. include 폴더

2. include\torch\csrc\api\include

 

그러고 나서 C/C++ - 언어로 가셔서 언어 확장 사용 안 함, 준수 모드를 둘 다 아니요 해줍니다.

다음은 링커 - 일반 으로 가서 추가 라이브러리 디렉터리를 편집해줍니다.

lib 폴더를 지정해주면 됩니다.

 

그리고 입력으로 가서 추가 종속성을 추가해줍시다.

 

CPU Version: torch_cpu.lib, c10.lib, torch.lib

GPU Version: torch.lib, torch_cuda.lib, caffe2_nvrtc.lib, c10.lib, c10_cuda.lib, torch_cpu.lib,...

본인의 버전에 맞게 추가해줍니다. CPU 사용 유저는 위 3개만, GPU 버전 유저는 아래 lib 파일들과 사용하실 파일들까지 입력해줍시다.

 

그러고 나서 구성 속성 - 디버깅으로 들어가서 환경을 편집합니다.

PATH=lib파일 경로;%PATH%

 

release 버전을 수정했으니 이제는 Debug 부분을 수정해줍시다.

구상은 위랑 똑같고, 다만 디버그 전용 라이브러리 파일을 사용해주시면 됩니다.

 

구성을 완료했으면 잘되는지 테스트해봅시다.

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

using namespace std;

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

	return 0;
}

output

마지막으로 LibTorch 자료가 별로 없어 도움이 될만한 튜토리얼 링크 알려드립니다.

https://github.com/prabhuomkar/pytorch-cpp

prabhuomkar/pytorch-cpp