Libtorch教程(一)：Libtorch的下载与介绍

  pytorch作为一个深度学习框架，可以用来训练深度学习模型，但是在做实际部署的时候，通常用c++部署比较合理。用c++部署pytorch模型，方法很多，比如TensorRT、OpenVino、Libtorch等等。Libtorch和pytorch同宗同源，衔接起来bug较少。

  用libtorch部署pytorch模型，而不是用tensorrt等工具部署模型的优势在于：pytorch和libtorch同属一个生态，API语句比较接近，并且不会出现某网络层不支持的问题。

  Note that LibTorch is only available for C++.

  本文讲解Libtorch教程的第一篇：Libtorch的下载与介绍

1. 下载libtorch

  Libtorch的下载链接点这里
  下载Libtorch时，最好考虑和pytorch版本进行匹配，比如你的模型来自pytorch1.10，那你下载Libtorch1.10最合适。

  注意：最新版本的pytorch和libtorch(1.11.0)已经不支持windows系统下的CUDA10.2，如下图所示。解决方法：windows下使用CUDA11.3，或者不使用最新版本的pytorch和libtorch，1.10版本是支持windows下的pytorch的。老版本的libtorch下载请参考这篇博客。

2. Libtorch文件介绍

  libtorch解压后如下图所示：
  最核心的是include和lib这两个文件夹。其实，不管是libtorch，还是别的tensorrt、openvino等模型部署工具，其本质都是给用户提供include和lib去使用。