非GPU环境下配置TorchVision时缺失libtorchvision.so文件的解决方案咨询

作为CMake新手，你遇到的这两个错误其实都是因为手动复制Targets文件破坏了CMake的导入路径逻辑，咱们一步步梳理解决方法，重点针对非GPU（CPU-only）环境：

先复盘你遇到的问题 #

1. 初始错误：set_target_properties Can not find target to add properties to: TorchVision::TorchVision，这是因为CMake找不到TorchVision的Targets定义文件
2. 手动复制TorchVisionTargets.cmake和TorchVisionTargets-release.cmake后，新错误提示找不到libtorchvision.so——这是因为Targets文件里的_IMPORT_PREFIX是根据文件所在位置自动计算的，你手动移动文件后，路径计算完全错误了

正确解决思路：不要手动复制Targets文件 #

咱们有两种可靠的方式获取CPU版的libtorchvision.so并正确配置CMake：

方法1：使用官方预编译的CPU版TorchVision #

如果有匹配你LibTorch版本的预编译包，这是最快的方式：

• 首先确保你用的是CPU-only版本的LibTorch，TorchVision的版本必须和LibTorch严格对应（比如LibTorch 2.0.0对应TorchVision 0.15.0）
• 下载对应版本的CPU预编译TorchVision包，解压后，在你的项目CMakeLists.txt中直接指定TorchVision_DIR为解压目录下的share/cmake/TorchVision，比如：

  set(TorchVision_DIR "/path/to/unzipped/torchvision/share/cmake/TorchVision")
  find_package(TorchVision REQUIRED)
  

• 这样CMake会自动找到正确的Targets文件和libtorchvision.so路径，不需要手动复制任何文件

方法2：手动从源码编译CPU版TorchVision #

如果找不到合适的预编译包，这是最稳妥的方案：

1. 克隆并切换到匹配版本的TorchVision源码：

   git clone https://github.com/pytorch/vision.git
   cd vision
   git checkout v0.15.0  # 替换成和你的LibTorch对应的版本，版本对应关系可查TorchVision官方说明
   

2. 配置CMake为CPU编译：

   mkdir build && cd build
   cmake .. -DCMAKE_PREFIX_PATH=/path/to/your/cpu-only/libtorch -DWITH_CUDA=OFF
   

   • /path/to/your/cpu-only/libtorch是你CPU版LibTorch的根目录
   • -DWITH_CUDA=OFF强制禁用GPU支持，确保生成的是纯CPU版本的库
3. 编译并安装：

   make -j$(nproc)  # 用所有CPU核心加速编译
   make install
   

   编译完成后，libtorchvision.so会被自动安装到你的LibTorch的lib目录下，同时正确的CMake配置文件（包括Targets文件）会被放到LibTorch/share/cmake/TorchVision目录
4. 回到你的项目，正常调用find_package(TorchVision REQUIRED)即可，不需要额外手动配置路径

额外提示：正确的CMakeLists.txt示例 #

确保Torch和TorchVision的调用顺序正确，这里给你一个参考模板：

cmake_minimum_required(VERSION 3.18)
project(YourTorchVisionProject)

# 先导入Torch
find_package(Torch REQUIRED)
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} ${TORCH_CXX_FLAGS}")

# 再导入TorchVision（如果是手动编译的，这一步可以省略TorchVision_DIR，因为已经安装到LibTorch目录里了）
# set(TorchVision_DIR "/path/to/libtorch/share/cmake/TorchVision")
find_package(TorchVision REQUIRED)

# 添加你的可执行文件
add_executable(your_app main.cpp)

# 链接Torch和TorchVision库
target_link_libraries(your_app PRIVATE ${TORCH_LIBRARIES} TorchVision::TorchVision)

# 设置C++标准（Torch需要C++17及以上）
set_property(TARGET your_app PROPERTY CXX_STANDARD 17)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pts-09