安裝 PyTorch 的 C++ 發行版¶

我們提供了所有標頭檔、函式庫和 CMake 配置文件的二進位發行版，這些是依賴 PyTorch 所需的。我們將此發行版稱為 *LibTorch*，您可以在我們的網站下載包含最新 LibTorch 發行版的 ZIP 壓縮檔。以下是一個編寫依賴 LibTorch 並使用 torch::Tensor 類別（它來自 PyTorch C++ API）的最小應用程式範例。

最小範例¶

第一步是透過上面的連結下載 LibTorch ZIP 壓縮檔。例如

wget https://download.pytorch.org/libtorch/nightly/cpu/libtorch-shared-with-deps-latest.zip
unzip libtorch-shared-with-deps-latest.zip

請注意，上面的連結只有 CPU 版本的 libtorch。如果您想下載啟用 GPU 的 libtorch，請在 https://pytorch.dev.org.tw 上的連結選擇器中找到正確的連結

如果您是 Windows 開發人員，並且不想使用 CMake，您可以跳到 Visual Studio 擴充功能章節。

接下來，我們可以編寫一個最小的 CMake 建置配置，以開發一個依賴 LibTorch 的小型應用程式。 CMake 不是使用 LibTorch 的硬性要求，但它是推薦和官方支援的建置系統，並且在未來會得到良好的支援。最基本的 CMakeLists.txt 檔案可能如下所示

cmake_minimum_required(VERSION 3.18 FATAL_ERROR)
project(example-app)

find_package(Torch REQUIRED)
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} ${TORCH_CXX_FLAGS}")

add_executable(example-app example-app.cpp)
target_link_libraries(example-app "${TORCH_LIBRARIES}")
set_property(TARGET example-app PROPERTY CXX_STANDARD 17)

# The following code block is suggested to be used on Windows.
# According to https://github.com/pytorch/pytorch/issues/25457,
# the DLLs need to be copied to avoid memory errors.
if (MSVC)
  file(GLOB TORCH_DLLS "${TORCH_INSTALL_PREFIX}/lib/*.dll")
  add_custom_command(TARGET example-app
                     POST_BUILD
                     COMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different
                     ${TORCH_DLLS}
                     $<TARGET_FILE_DIR:example-app>)
endif (MSVC)

我們的範例的實作將簡單地建立一個新的 torch::Tensor 並列印它

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

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

雖然您可以包含更細粒度的標頭檔來僅存取 PyTorch C++ API 的部分，但包含 torch/torch.h 是包含其大部分功能的最可靠方法。

最後一步是建置應用程式。為此，假設我們的範例目錄的佈局如下

example-app/
  CMakeLists.txt
  example-app.cpp

我們現在可以執行以下命令，從 example-app/ 資料夾中建置應用程式

mkdir build
cd build
cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=/absolute/path/to/libtorch ..
cmake --build . --config Release

其中 /absolute/path/to/libtorch 應該是解壓縮的 LibTorch 發行版的絕對 (!) 路徑。如果 PyTorch 是透過 conda 或 pip 安裝的，則可以使用 torch.utils.cmake_prefix_path 變數查詢 CMAKE_PREFIX_PATH。在這種情況下，CMake 配置步驟將如下所示

cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=`python3 -c 'import torch;print(torch.utils.cmake_prefix_path)'` ..

如果一切順利，它看起來會像這樣

root@4b5a67132e81:/example-app# mkdir build
root@4b5a67132e81:/example-app# cd build
root@4b5a67132e81:/example-app/build# cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=/path/to/libtorch ..
-- The C compiler identification is GNU 5.4.0
-- The CXX compiler identification is GNU 5.4.0
-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc
-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- works
-- Detecting C compiler ABI info
-- Detecting C compiler ABI info - done
-- Detecting C compile features
-- Detecting C compile features - done
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- works
-- Detecting CXX compiler ABI info
-- Detecting CXX compiler ABI info - done
-- Detecting CXX compile features
-- Detecting CXX compile features - done
-- Looking for pthread.h
-- Looking for pthread.h - found
-- Looking for pthread_create
-- Looking for pthread_create - not found
-- Looking for pthread_create in pthreads
-- Looking for pthread_create in pthreads - not found
-- Looking for pthread_create in pthread
-- Looking for pthread_create in pthread - found
-- Found Threads: TRUE
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /example-app/build
root@4b5a67132e81:/example-app/build# cmake --build . --config Release
Scanning dependencies of target example-app
[ 50%] Building CXX object CMakeFiles/example-app.dir/example-app.cpp.o
[100%] Linking CXX executable example-app
[100%] Built target example-app

執行在 build 資料夾中找到的產生的 example-app 二進位檔現在應該會愉快地列印 tensor（確切的輸出可能會因隨機性而異）

root@4b5a67132e81:/example-app/build# ./example-app
0.2063  0.6593  0.0866
0.0796  0.5841  0.1569
[ Variable[CPUFloatType]{2,3} ]

提示

在 Windows 上，偵錯 (debug) 版本和發行 (release) 版本不具有 ABI 相容性。如果您計劃在偵錯模式下建置您的專案，請嘗試偵錯版本的 LibTorch。此外，請確保您在上面的 cmake --build . 行中指定正確的配置。

系統需求¶

為了確保 LibTorch 的順利安裝和使用，請確保您的系統符合以下要求

GLIBC 版本:

GLIBC 2.29 或更新版本，適用於 cxx11 ABI 版本

GLIBC 2.17 或更新版本，適用於 pre-cxx11 ABI 版本

GCC 版本:

GCC 9 或更新版本，適用於 cxx11 和 pre-cxx11 ABI 版本

Visual Studio 擴充功能¶

LibTorch 專案範本可以幫助 Windows 開發者設定所有 libtorch 專案設定，以及偵錯和發佈版本的連結選項。它很容易使用，您可以觀看示範影片。唯一的前提是從 https://pytorch.dev.org.tw 下載 libtorch。

支援¶

如果您在使用此安裝和最小使用指南時遇到任何問題，請使用我們的論壇或GitHub Issues與我們聯繫。

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