VS2022+libtorch+Cuda11.3安装测试教程详解(调用cuda)

下面给您讲解“VS2022+libtorch+Cuda11.3安装测试教程详解(调用cuda)”的完整攻略。

步骤一：安装VS2022

1. 下载VS2022安装包，可以从微软官网或者其他可靠的下载网站下载。
2. 双击安装包进行安装，根据提示进行操作即可。

步骤二：安装Cuda11.3

1. 下载Cuda11.3安装包，可以从NVIDIA官网或者其他可靠的下载网站下载。
2. 双击安装包进行安装，根据提示进行操作即可。

步骤三：安装libtorch

1. 下载libtorch安装包，可以从PyTorch官网或者其他可靠的下载网站下载。
2. 将下载的文件解压到指定目录。
3. 在VS2022中新建一个C++项目，然后打开项目属性。
4. 在属性页中选择“C/C++”选项卡，找到“附加包含目录”，将libtorch的“include”目录添加进去。
5. 选择“链接器”选项卡，找到“附加库目录”，将libtorch的“lib”目录添加进去。
6. 找到“输入”选项卡，在“附加依赖项”中添加你需要的libtorch的库，例如，如果你需要使用CPU模式，则需要添加“libtorch_cpu.lib”。

步骤四：测试Cuda11.3

1. 在VS2022中新建一个C++项目，然后在项目属性中添加Cuda支持，具体方法为：选择“C/C++”选项卡，找到“命令行”选项，将“/TP”后面的内容改为“/TP /GPU”。
2. 编写CUDA应用程序，并在程序中使用CUDA函数进行运算。
3. 点击“生成”按钮进行编译，如果编译成功，则说明Cuda11.3安装成功。

示例一：使用libtorch进行深度学习推理

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

int main() {
    // 定义一个输入张量
    auto x = torch::ones({1, 3, 224, 224});

    // 加载一个ResNet18模型
    torch::jit::script::Module module;
    try {
        module = torch::jit::load("resnet18.pt");
    }
    catch (const c10::Error& e) {
        std::cerr << "error loading the model\n";
        return -1;
    }

    // 将输入张量送入模型中进行推理
    auto y = module.forward({x}).toTensor();

    // 打印输出张量的形状
    std::cout << "Output tensor shape: " << y.sizes() << std::endl;

    return 0;
}

上面的代码演示了通过libtorch加载一个训练好的ResNet18模型，并将输入张量送入模型中进行推理的过程。需要注意的是，在运行代码前需要将“resnet18.pt”文件放到代码所在目录下。

示例二：使用Cuda进行矩阵运算

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cuda_runtime.h>

#define CUDA_SAFE_CALL(x) \
    do { \
        cudaError_t err = x; \
        if (err != cudaSuccess) { \
            fprintf(stderr, "CUDA Error %d:%s at %s:%d\n", err, cudaGetErrorString(err), __FILE__, __LINE__); \
            exit(-1); \
        } \
    } while (0)

#define BLOCK_SIZE 16 // 矩阵运算的块大小

__global__ void matrixMultiplyKernel(float *A, float *B, float *C, int N) {
    int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
    int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

    float sum = 0.0;
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        sum += A[row * N + i] * B[i * N + col];
    }
    C[row * N + col] = sum;
}

int main() {
    float *A, *B, *C;
    int size = 1024;
    dim3 dimBlock(BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE);
    dim3 dimGrid(size / BLOCK_SIZE, size / BLOCK_SIZE);

    // 在主机上分配矩阵空间并赋随机值
    A = (float*) malloc(size * size * sizeof(float));
    B = (float*) malloc(size * size * sizeof(float));
    C = (float*) malloc(size * size * sizeof(float));
    for (int i = 0; i < size * size; i++) {
        A[i] = rand() / (float) RAND_MAX;
        B[i] = rand() / (float) RAND_MAX;
        C[i] = 0.0;
    }

    // 在设备上分配矩阵空间
    float *d_A, *d_B, *d_C;
    CUDA_SAFE_CALL(cudaMalloc((void**)&d_A, size * size * sizeof(float)));
    CUDA_SAFE_CALL(cudaMalloc((void**)&d_B, size * size * sizeof(float)));
    CUDA_SAFE_CALL(cudaMalloc((void**)&d_C, size * size * sizeof(float)));

    // 将矩阵从主机拷贝到设备
    CUDA_SAFE_CALL(cudaMemcpy(d_A, A, size * size * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice));
    CUDA_SAFE_CALL(cudaMemcpy(d_B, B, size * size * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice));
    CUDA_SAFE_CALL(cudaMemcpy(d_C, C, size * size * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice));

    // 在设备上执行矩阵运算
    matrixMultiplyKernel<<<dimGrid, dimBlock>>>(d_A, d_B, d_C, size);

    // 将结果从设备拷贝到主机
    CUDA_SAFE_CALL(cudaMemcpy(C, d_C, size * size * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost));

    // 打印结果
    std::cout << "Result: " << C[0] << std::endl;

    // 释放内存
    free(A);
    free(B);
    free(C);
    CUDA_SAFE_CALL(cudaFree(d_A));
    CUDA_SAFE_CALL(cudaFree(d_B));
    CUDA_SAFE_CALL(cudaFree(d_C));
    return 0;
}

上面的代码演示了如何使用Cuda在设备上执行矩阵乘法运算。需要注意的是，在编译和运行代码之前，需要先进行Cuda的安装和配置，以及检查GPU是否能正常工作。