Libtorch在Win10下的另一种部署方法（不使用CMake）

目前网上流传的方法大多都是利用了cmake来部署，例如：

Windows使用C++和CMake调用Pytorch1.0模型

这种方法可以完成，但是libtorch包和OpenCV类似，都是包含了lib等文件，所以也可以像配置第三方库一样配置：

我使用的是VS2019，在官网安装最新的Debug版本的libtorch1.8.0
之后新建一个项目，在属性管理器中，配置项目属性

包含目录写入libtorch中的include

库目录写入lib

链接器中输入需要的lib文件，如果不知道要什么lib文件，可以把libtorch/lib中的所有lib文件都写进去

之后运行程序会报错，显示没有dll：

然后按照提示，把需要的dll文件从libtorch/lib中复制到项目Debug文件夹中：

这时程序已经可以运行，但是目前为止，发现一处和上面使用CMake的方法不同的地方：

这里将Torch转为OpenCV的Mat时出错，需要把desc.data<float>()换成desc.data_ptr<float>()，否则会报错，但是在使用CMake的方法中不会报错，这里还不知道为什么。

另外，由于版本问题，加载模型的方法从
std::shared_ptr<torch::jit::script::Module> module = torch::jit::load("model.pt")
改成了
torch::jit::script::Module model = torch::jit::load("model.pt")