libtorch cuda12.2

### LibTorch与CUDA 12.2兼容性及安装指南

#### 兼容性分析
对于LibTorch（PyTorch的C++前端），其与特定版本CUDA的兼容性取决于构建时使用的依赖项以及官方发布的支持情况。通常，较新的PyTorch版本会逐步增加对新发布CUDA版本的支持。然而，在选择CUDA 12.2作为目标环境时，需确认当前可用的PyTorch/LibTorch预编译二进制包是否已提供对此版CUDA的支持[^1]。

#### 安装准备
在着手安装前，建议先检查系统中的NVIDIA驱动程序版本，确保它能够支持所需的CUDA 12.2版本。这一步骤至关重要，因为不同版本之间的适配问题可能导致软件无法正常工作甚至引发硬件层面的问题[^3]。

#### 安装步骤概述
为了实现LibTorch与CUDA 12.2的成功集成：

- **获取适当版本**：访问[PyTorch官方网站](https://pytorch.org/)并找到适用于Linux系统的LibTorch发行版。注意查看是否有针对CUDA 12.2优化过的选项。

- **设置开发环境**：如果打算从源码编译，则需要预先配置好必要的工具链，比如CMake、GCC等，并确保这些组件均为最新稳定版本。

- **调整CMake参数**：当采用自定义方式编译时，可以通过指定`-DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR`来指向本地已经成功部署好的CUDA 12.2路径；同时可能还需要额外设定其他相关变量以适应具体的项目需求。

cmake -GNinja \
      -DCMAKE_PREFIX_PATH={path_to_conda_env} \
      -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda-12.2 ..

此处假设读者已经在系统上完成了CUDA 12.2的基础搭建，并且知晓如何定位到对应的安装位置。