Ubuntu 20.04 下 C++ 与 LibTorch 深度学习部署实战
深度学习模型部署是 AI 工程化的重要环节，而 C++ 凭借其高性能和跨平台特性成为生产环境的首选语言。本文将手把手带你在 Ubuntu 20.04 系统上搭建完整的 LibTorch 开发环境，从环境配置到模型部署，避开常见陷阱，实现从 Python 训练到 C++ 推理的完整链路。
1. 环境准备与基础配置
在开始之前，我们需要确保系统具备必要的开发工具链。打开终端执行以下命令安装基础依赖：
sudo apt update
sudo apt install -y build-essential cmake git libopencv-dev
CUDA 工具链是 GPU 加速的关键组件。建议使用 CUDA 11.x 系列以获得最佳兼容性：
# 检查 NVIDIA 驱动状态
nvidia-smi
# 验证 CUDA 编译器
nvcc --version
若未安装 CUDA，可参考 NVIDIA 官方文档进行安装。完成后，设置环境变量：
echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
2. LibTorch 安装与验证
LibTorch 是 PyTorch 的 C++ 前端，提供与 Python 接口对等的功能。选择版本时需注意：
| 组件 | 推荐版本 | 注意事项 |
|---|---|---|
| LibTorch | 1.8.1+cu11.x | 需与训练环境 PyTorch 版本一致 |
| CUDA | 11.1-11.7 | 匹配显卡驱动版本 |
| cuDNN | 8.0.x | 需与 CUDA 版本对应 |
下载预编译的 LibTorch 包：
