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对于希望在本地环境中进行深度学习开发的开发者来说，配置合适的工具链是至关重要的一步。本文旨在帮助您在 macOS 操作系统上，利用 CLion IDE 和 PyTorch 的 C++依赖库——libtorch，快速搭建起一个高效的开发环境。这里我们将一步步地讲解如何下载必要的库、设置集成开发环境（IDE），以及编写和运行简单的代码示例来验证配置是否成功。
一、下载libtorch
首先，请访问 PyTorch官方网站，根据您的 Mac 系统参数选择并下载适合的PyTorch 依赖包。在页面最下方，您可以找到下载链接。对于本文，我选择了适用于 macOS 的默认版本 libtorch。
PyTorch官方下载地址：
https://pytorch.org/get-started/locally/
下载完成后，请解压libtorch依赖库到一个易于管理的位置：这里我解压到了Android SDK的同级存储目录，朋友们可以根据自己喜好选择一个存储目录。
最后，获取当前libtorch的路径，请注意保存改路径，这里我的存储路径为：/Users/xiaxueliang/Library/Android/libtorch
二、配置CLion项目
在成功下载并解压了 libtorch 库之后，下一步就是将它集成到我们的开发环境中。CLion 是由 JetBrains 开发的一款强大的 C++ 集成开发环境（IDE），它提供了智能代码补全、静态代码分析和便捷的调试工具等功能，非常适合用于构建复杂的 C++ 项目。本节介绍如何创建一个新的 CLion 项目，并正确配置它以使用 libtorch 库。我们将逐步讲解如何设置项目的构建系统，确保所有必要的库都能被正确链接，从而让您的项目可以顺利编译和运行。
2.1 创建CLion项目
启动 CLion 并创建一个新的 C++ 项目。您可以自由命名项目，这里我定义的名称为CLion_libtorch_demo。
2.2 修改 CMakeLists.txt 文件
打开项目的 CMakeLists.txt 文件，可以以下配置信息：
2.3 链接libtorch
向CMakelists.txt文件，添加以下配置以正确链接 libtorch 库：
# 设置CMAKE_PREFIX_PATH环境变量：指向了libtorch安装目录，用于帮助CMake找到Torch库。
set(CMAKE_PREFIX_PATH /Users/xiaxueliang/Library/Android/libtorch)
# 查找Torch软件包，并且是REQUIRED：CMake会使用CMAKE_PREFIX_PATH查找TorchConfig.cmake或torch-config.cmake。
find_package(Torch REQUIRED)
# 向编译器添加头文件搜索路径：这里指定了libtorch根目录，使编译器能够在编译过程中找到libtorch的头文件。
include_directories("/Users/xiaxueliang/Library/Android/libtorch")
# 继续向编译器添加更多的头文件搜索路径：指向libtorch内部API部分。
include_directories("/Users/xiaxueliang/Library/Android/libtorch/include/torch/csrc/api/include")
# 指定链接哪些库：
target_link_libraries(CLion_libtorch_demo "${TORCH_LIBRARIES}")
需要注意的是：
/Users/xiaxueliang/Library/Android/libtorch是我们刚才解压的libtorch的路径。CLion_libtorch_demo是我们的项目名称。
CLion会自动重新加载链接相关配置：
2.4 编写 C++ 源代码
接下来，在 main.cpp 文件中输入如下代码段，用以测试 libtorch 的基本功能：
#include <torch/torch.h>
#include <iostream>
#include <torch/csrc/autograd/variable.h> int main(int args, const char **arg) { // 创建一个形状为{2, 10}的二维张量b，其元素是从标准正态分布（均值为0，方差为1）随机抽取的浮点数。 torch::Tensor b = torch::randn({2, 10}); // 创建一个形状为{2, 10}的二维张量a，其元素是介于20（包含）和40（不包含）之间的随机整数。 torch::Tensor a = torch::randint(20, 40, {2, 10}); // 将张量b与张量a相加，并将结果输出到控制台。 std::cout << b + a << std::endl; return 0;
}
添加上述代码后，可通过 File—>Reload CMake Project 重新Reload项目，以消除依赖报红的问题：
2.5 运行
完成上述步骤后，点击运行按钮即可编译并执行程序。如果一切顺利，您应该能在控制台上看到两个随机生成张量相加的结果。
通过以上步骤，您现在已经在 macOS 上成功地配置了一个基于 CLion 和 libtorch 的开发环境。希望这篇文章能够帮助您顺利开始深度学习之旅。