C++平臺部署（前向預測）pytorch訓練好的模型（ResNet50爲例）（一）
本文主要進行前期的準備環境搭建，包括VS2015的安裝，opencv和libtorch的安裝配置，適合新手入門~~。在下篇文章C++平臺部署（前向預測）pytorch訓練好的模型（ResNet50爲例）（二）中，將詳細介紹使用C++重寫前向，使用pytorch訓練好的模型進行預測，有需要的同學可以前往查看。
吐血整理
默認已經安裝pytorch1.0以上版本，如果沒有安裝，可以使用如下命令進行安裝（CPU版本，若想安裝GPU CUDA版本，可以去官網https://pytorch.org/get-started/locally/選擇）：
conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
1、安裝VS2015
安裝VS2015專業版，安裝包傳送門：https://pan.baidu.com/s/1ijH8QYctdjGwYAdeXVDgzw ，提取碼：6acd
內含激活碼。
（1）安裝VS2015，時間保守估計兩小時左右。
將下載好的安裝包解壓縮，右鍵管理員運行vs_professional.exe.exe文件，開始安裝
（普通運行只是單純的運行程序,不能進行更改程序和附加程序,而用管理員身份運行程序將會有更多權限,比如更新,修改等.）
（2）激活VS2015
打開vs2015，點擊幫助->註冊產品，輸入激活碼（激活碼.txt在安裝包中可以找到）。
VS2015企業版：HM6NR-QXX7C-DFW2Y-8B82K-WTYJV
VS2015專業版：HMGNV-WCYXV-X7G9W-YCX63-B98R2
（3）啓動VS2015，安裝適用於C++
文件->新建->項目，在線安裝適用於Windows桌面的Visual C++ 2015工具。
又是下面的安裝界面，大約需要幾分鐘。
（4）重新啓動VS2015，新建VS空項目，Hello World驗證。
在新建項目源文件中，添加cpp文件。
選擇 Debug x64，運行代碼。
運行成功，則VS2015安裝成功。
血淚教訓：建議大家安裝完畢VS2015後，不要卸載重新安裝，不要卸載重新安裝，不要卸載重新安裝。因爲在卸載的過程中，會留下殘留文件，不知道哪裏就出錯了。我前前後後重裝了三遍，終於才成功，費時費力，歷經挫折。遇到的問題①：進入VS2015起始頁後，鼠標點擊沒有反應；問題②：點擊幫助->註冊產品失敗。在網上找了幾個方法，刪除C:\Users\Sesen\AppData\Roaming\Microsoft\VisualStudio\14.0目錄下的Cache緩存文件夾，說是由於緩存文件紊亂引起的。刪除之後，在“控制面板”的程序與功能中，更改VS2015，進行修復。（最後，被修復好了）
如果真的遇到問題需要重新安裝，遇到問題的話，最簡單粗暴的方法是重裝系統（但是大家內心肯定都是拒絕的）。不重裝系統也可以，就是卸載VS時，一定要卸載乾淨。推薦兩篇不錯的文章，我沒有實測，大家有需要的話可以看看。VS2015終極卸載方法（適用於VS各種版本）和超簡單的卸載vs2015總結(親測可用)。
2、安裝openCV
（1）安裝
安裝包：鏈接：https://pan.baidu.com/s/18VzP_ilsVWEO-3LglfQcCw 提取碼：80zn
裏面包含Windows，IOS及Android平臺的安裝包。選擇Windows安裝包，雙擊opencv-3.4.5-vc14_vc15.exe進行安裝。
選擇將要提取安裝的路徑，記住此路徑D:\Sense's_Software\opencv，在後續配置VS庫目錄及依賴項是需要添加。
開始提取，大約需要50秒左右：
安裝完成後，目錄爲這個樣子。
（2）配置opencv環境變量
右鍵點擊我的電腦->屬性->高級系統設置->環境變量，雙擊系統變量->PATH
點擊新建，加入安裝opencv的bin目錄，注意是 D:\Sense's_Software\opencv\build\x64\vc14\bin，而不是D:\Sense's_Software\opencv\build\bin。
設置系統環境變量後，需要重啓系統生效。
3、下載libtorch
LibTorch是pytorch的c++接口，也就是PyTorch C ++ API。一般來說，常見的模式爲（1）用python接口來訓練模型（2）轉換成c++模型（3）用c++重寫前向。Pytorch1.0以上的版本允許Python模型轉換爲可以加載和執行的序列化表示 純粹來自C ++，不依賴於Python。即可以只用c++來編寫模型的預測階段（當然使用C++訓練也可以，只是開發起來比較慢,，還是推薦python訓練，然後轉換成c++模型，用c++來寫前向）。
安裝libtorch開始：在 https://pytorch.org/get-started/locally/下載適合於自己的libtorch版本，不同的電腦配置所需的版本是不一樣的。
我的環境爲配置CPU下無CUDA版本的libtorch，可下載release版本或debug版本（release和debug不同的版本在VS2015中調試時有區別）。release版本：https://download.pytorch.org/libtorch/cpu/libtorch-win-shared-with-deps-1.4.0.zip，debug版本：https://download.pytorch.org/libtorch/cpu/libtorch-win-shared-with-deps-debug-1.4.0.zip
下載速度挺慢的，如果跟我需要的release版本一致，可以到這裏提取：鏈接：https://pan.baidu.com/s/1z6WUMjuc5PFxnroNz8-yMA
提取碼：nrut 。
下載好之後解壓縮，放在自己方便的路徑下。記住路徑D:\libtorch，在VS2015中配置需要此路徑。
4、VS2015 配置opencv和libtorch（注意：opencv和libtorch如果聯合使用，release或者debug版本需一致）
這個過程有有點像在pycharm中，python語言添加opencv，torch庫有點像。
類似地，可以使用conda install cv2,conda install torch添加python語言依賴庫，也可以使用cmake來進行添加VS2015（C++）所依賴的opencv及libtorch等（這個方法還沒研究明白，後續再學習一下，如這篇博客https://blog.csdn.net/adyf3/article/details/85003893）。
在這裏，提供一種對於新手比較友好的方式，採用比較簡單的可視化方法添加庫，就像在pycharm裏面setting導入依賴包一樣。
（1）opencv添加到VS2015
新建一個VS空項目，打開屬性管理器（視圖-其它窗口-資源管理器）。
選擇Debug x64，進入Microsoft.Cpp.x64.user設置。
首先，VC++ 目錄->包含目錄中，添加opencv的三個路徑，在我的環境中分別爲
D:\Sense's_Software\opencv\build\include
D:\Sense's_Software\opencv\build\include\opencv
D:\Sense's_Software\opencv\build\include\opencv2
其次，VC++ 目錄-> 庫目錄中，添加 D:\Sense%27s_Software\opencv\build\x64\vc14\lib。
隨後，在鏈接器->輸入->附加依賴項中，添加D:\Sense's_Software\opencv\build\x64\vc14\lib\opencv_world345d.lib，這是opencv3.4.5的debug版本，添加D:\Sense's_Software\opencv\build\x64\vc14\lib\opencv_world345.lib，opencv3.4.5的release版本）。**題外話：Debug 和 Release 並沒有本質的區別，只是VC預定義提供的兩組編譯選項的集合，編譯器只是按照預定的選項行動。Debug和Release，主要是針對其面向的目標不同的而進行區分的。Debug通常稱爲調試版本，通過一系列編譯選項的配合，編譯的結果通常包含調試信息，而且不做任何優化，以爲開發人員提供強大的應用程序調試能力。而Release通常稱爲發佈版本，是爲用戶使用的，一般客戶不允許在發佈版本上進行調試。所以不保存調試信息，同時，它往往進行了各種優化，以期達到代碼最小和速度最優。爲用戶的使用提供便利。**
至此，opencv添加至VS2015中。（這樣的配置方式，需要爲每個新建項目執行同樣的操作，在本文的最後tips有一勞永逸的方法，有興趣的同學可以嘗試一下）。
（2）驗證opencv安裝成功
測試工程下載地址：鏈接：https://pan.baidu.com/s/13zUdhhCwn3T2COqDrLsKhg ，提取碼：6kat
雙擊打開test.sln
看見女神的照片就說明opencv導入成功了。
如果此處出現加載不到opencv包的情況，即下面幾行代碼出現紅線，則說明添加的包含目錄以及庫目錄不正確。重新去選擇文件夾路徑添加，不要手動輸入添加。
#include <opencv2\core.hpp>
#include <opencv2\highgui.hpp>
#include <opencv2\imgproc.hpp>
（3）將libtorch添加到VS2015
找到libtorch解壓後的位置。我的環境中，libtorch位於D:\libtorch。此處，libtorch下載的是release發佈版本,debug版本步驟基本相同。
開始配置
同樣，新建一個VS空項目，打開屬性管理器（視圖-其它窗口-資源管理器），選擇Release|X64進行配置屬性頁。（如果下載的是Debug版本的libtorch，則像opencv配置時一樣，選擇Debug | X64）。
①，在VC++ 目錄->包含目錄中，添加D:\libtorch\include（不要複製粘貼路徑，去選中添加）
②，在VC++ 目錄-> 庫目錄中，添加D:\libtorch\lib。
③，在C/C++ -> SDL檢查中，設置爲否。
④，鏈接器->常規->添加庫目錄中，添加D:\libtorch\lib。
⑤，在鏈接器->輸入->附加依賴項，
方法一：添加絕對路徑D:\libtorch\lib\c10.lib，D:\libtorch\lib\torch.lib
方法二：添加相對路徑c10.lib，torch.lib
二者的區別在於下一步驟，是否需要把庫.lib文件複製到現有項目工程中。視自身需要而定。
⑥，對應於⑤方法一，將libtorch的lib目錄下的.dll文件全部複製到VS項目中去；對應於⑤方法二，將libtorch的lib目錄下的.dll文件和.lib文件全部複製到VS項目中去。
放置文件的位置爲與主CPP文件同一目錄下，
（4）驗證libtorch添加成功
測試代碼： 導入torch依賴包，選擇release | X64進行測試。（如果在上一步中添加的是libtorch的Debug版本，那麼這個應該選擇Debug | X64）運行。
至此，配置成功。
Tips：製作一個屬性表，這樣就不用每次新建項目時，都需要配置庫目錄及依賴項等。（其實VS2015不用這樣操作，每次新建項目，會繼承上次設置的屬性值）
① 選擇一個項目，打開屬性管理器，在release| Win x64那一欄右擊添加新項目屬性表。
② 給屬性表命名，設置好存放地址。以後有其他工程項目，只需要把這個屬性表添加到那個工程裏面，就算是配置好LibTorch了，很方便。
③ 開始配置新建的屬性表，雙擊打開，步驟和上述配置庫目錄和依賴項的步驟一致。不再贅述。
