解决libtorch在Clion进行torchscript部署时CUDA不可用

在libtorclass="superseo">ch进行torchscript部署时发现torch::cuda::is_available()返回为Flase，查资料发现其他人解决的办法为在VS中：

在链接器中 -> 命令行 -> 其他选项中加入： 

/INCLUDE:?warp_size@cuda@at@@YAHXZ

但是我用的是Clion，找了半天也没有发现这个东西，VS里面竟然也没找到（我的Clion的C++是使用VS配置的），后来无意中看到了一个VS配置Clion的帖子（原帖忘记在哪了，抱歉哈），竟然解决了我的问题，下面是我的解决过程。

---

环境：win10 + vs2017 + opencv 4 + Clion2021 + libtorch-win-shared-with-deps-1.9.0+cu102 + CUDA10.0

---

首先，需要确保libtorch的版本是GPU版本，而不是CPU版本，我一开始下载的是CPU版本，又踩了一个坑。

换成GPU版本的libtorch之后torch::cuda::is_available()仍然返回为Flase，而且环境配置报了这么一个错：

CMake Error at D:/lib/libtorch/share/cmake/Caffe2/public/cuda.cmake:74 (message):
Caffe2: Couldn't determine version from header: Change Dir:
D:/Clion/DeepLearning/cmake-build-release/CMakeFiles/CMakeTmp

不能从标题中确定版本，这个问题先不管，接着往下。

除了CUDA不可用，libtorch其他的一些 *** 作都是可以正常使用的，这是我的CMake文件：

cmake_minimum_required(VERSION 3.2) #cmake源码
project(DeepLearning)

add_executable (DeepLearning "libtorch.cpp") #设置要编译的源码

set(CMAKE_PREFIX_PATH "D:/lib/libtorch")
set(OpenCV_DIR "D:/Clion/OpenCV 4.5.3/opencv/build/x64/vc15/lib") #opencv的编译路径

find_package(Torch REQUIRED)
find_package(OpenCV REQUIRED)  #找到使用opencv需要的别的库

set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} ${TORCH_CXX_FLAGS}")

target_link_libraries(DeepLearning ${OpenCV_LIBS} ${TORCH_LIBRARIES})  #链接编译时需要的opencv的动态库到当前的项目
set_property(TARGET DeepLearning PROPERTY CXX_STANDARD 14)
#将动态链接库拷贝到当前程序所在文件夹
if (MSVC)
    file(GLOB TORCH_DLLS "D:/lib/libtorch/lib/*.dll")
    add_custom_command(TARGET DeepLearning  #目标项目
            POST_BUILD
            COMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different
            ${TORCH_DLLS}
            $) #项目路径

    file(GLOB OPENCV_DLLS "D:/Clion/OpenCV 4.5.3/opencv/build/x64/vc15/bin/*.dll")
    add_custom_command(TARGET DeepLearning  #目标项目
            POST_BUILD
            COMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E copy_if_different
            ${OPENCV_DLLS}
            $) #项目路径

endif (MSVC)

这里libtorch已经换成GPU版本，libtorch在下载的时候最好与自己的pytorch版本对应。

下面一步是关键，只针对于VS对于C++环境的配置：

在Clion中选择 文件->设置->构建、执行、部署->CMake->CMake选项 中输入：

-G "Visual Studio 15 2017 Win64"

  

这个地方的Visual Studio 15 2017根据自己的VS版本进行修改，具体对应关系参考：

Visual Studio 16 2019
Visual Studio 15 2017
Visual Studio 14 2015
Visual Studio 12 2013
Visual Studio 11 2012
Visual Studio 10 2010
Visual Studio 9 2008

点击确定之后上面Couldn't determine version from header这个错误就没了，并且torch::cuda::is_available()返回为True，可正常地将模型和图片加载到GPU上做运算。

至于原因好像是VS在本身配置的时候会默认加载一些环境，本人这方面也是小白，这个问题困扰了我好几天才解决，希望能给大家一些帮助，各位大佬可以在评论区分享一下原因。