이 글은 PyTorch GPU 버전을 C++에서 돌리기 위한 LibTorch 세팅에 대한 글이다. —CPU 버전은 GPU 버전이 세팅되면 바로 사용 가능하며, GPU 버전을 위한 추가 세팅 작업을 하지 않아도 사용 가능하다.
PyTorch 공식 홈페이지에 들어가서 스크롤을 내리면 필요한 LibTorch 라이브러리를 받을 수 있다.
Stable, Windows, LibTorch, C++, CUDA 11.3 버전을 선택하면 라이브러리 압축 파일 경로가 나오는데, Debug, Release 버전이 구분 된다. 여기서는 둘 다 받는다. —당연한 얘기지만 컴퓨터에 CUDA 11.3 버전 이상이 설치되어 있어야 한다.
2가지 버전의 압축을 풀면, libtorch라는 같은 이름으로 폴더 구성이 되어 있기 때문에 2가지 버전을 다 사용하기 위해서 다음과 같이 하나의 LibTorch 폴더에 Debug, Release 폴더를 갖는 구조를 정리하고, 자신이 원하는 경로로 옮겨 둔다. —개인적으로는 root 경로에 둠
주의) 아래 내용은 Debug, Release를 모두 등록하는 것으로 되어 있지만, LibTorch는 Debug와 Release의 라이브러리 이름이 동일하기 때문에 둘 중 하나는 무시될 수 있다. 배포 환경에서는 Release만 세팅하는 것을 추천.
이후 설정의 편의를 위해 환경변수를 만든다.
새로운 환경 변수를 만들었으면 환경 변수의 Path에도 등록한다.
