Windows 编译 Paddle Inference 3.5.0 GPU 版本完整指南本文档基于CUDA 12.0 + cuDNN 8.9.7 + Visual Studio 2019 + CMake 4.3环境，记录了从零开始编译 PaddlePaddle 3.5.0 C++ GPU 推理库的完整过程，包含了编译过程中遇到的所有问题及对应的解决方案。📋 目录环境准备下载源码与安装依赖CMake GUI 配置源码修改（核心步骤）编译与调试最终链接优化获取编译产物测试验证常见问题速查表⚠️ 重要提示必须严格按照本文档顺序操作，跳过任何步骤都可能导致编译失败。所有路径不能包含中文或空格。整个编译过程耗时1-3 小时，请耐心等待。源码修改是编译成功的关键，切勿跳过第 4 节。1. 环境准备1.1 安装 Visual Studio 2019项目要求版本Visual Studio 2019（Community/Professional/Enterprise 均可）工作负载✅ 使用 C++ 的桌面开发 ✅ 通用 Windows 平台开发语言包✅必须勾选“英语”，否则可能因编码问题导致编译错误⚠️关键：安装顺序必须为：先装 VS 2019，再装 CUDA，这样 CUDA 才能正确集成到 VS 中。1.2 安装 CMake项目要求版本3.17 或更高版本安装选项✅ 勾选“Add CMake to the system PATH for all users”1.3 安装 Python项目要求版本Python 3.10或更高版本（64位）安装选项✅ 勾选“Add Python to PATH”⚠️关键：PaddlePaddle 3.5.0要求 Python ≥ 3.10。Python 3.9 会导致 CMake 配置失败。1.4 安装 CUDA 12.0项目要求版本CUDA 12.0下载地址NVIDIA CUDA 下载页安装后路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0验证：命令行运行nvcc --version，确认显示 CUDA 12.0。1.5 安装 cuDNN 8.9.7项目要求版本cuDNN 8.9.7（对应 CUDA 12.0）下载地址NVIDIA cuDNN 下载页（需注册登录）安装方法将解压后的bin、include、lib三个文件夹合并到 CUDA 安装目录下验证：检查C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0\include\cudnn_version.h是否存在。1.6 安装 TensorRT（可选）如果需要在推理中使用 TensorRT 加速，可以安装 TensorRT 8.6.1.6。建议先关闭WITH_TENSORRT完成基础编译，后续再单独处理。1.7 安装 Git从 Git 官网 下载并安装，保持默认选项即可。2. 下载源码与安装依赖2.1 打开正确的命令行在开始菜单中找到“x64 Native Tools Command Prompt for VS 2019”，右键 → 以管理员身份运行。⚠️关键：所有后续命令都必须在这个终端里执行，包括启动cmake-gui。2.2 克隆 PaddlePaddle 源码mkdirD:\workspacecd/d D:\workspacegitclone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.gitcdPaddle2.3 切换到 3.5.0 分支gitcheckout release/3.5.02.4 安装 Python 依赖# 确认 Python 版本 = 3.10python--version# 安装编译所需依赖pipinstallnumpy protobuf wheel ninja pyyaml jinja2 pybind11-stubgen💡 如果网络较慢，可使用国内镜像：pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy protobuf wheel ninja pyyaml jinja23. CMake GUI 配置3.1 启动 CMake GUI在VS 2019 的命令行中输入：cmake-gui⚠️必须在 VS 2019 命令行中启动cmake-gui，以确保 CMake 正确继承 VS 和 x64 的环境变量。3.2 设置源码和构建目录项目值Where is the source codeD:/workspace/PaddleWhere to build the binariesD:/workspace/Paddle/build3.3 首次 Configure点击ConfigureGenerator：选择Visual Studio 16 2019Platform：选择x64点击Finish此时界面可能出现红色错误，属于正常现象。3.4 配置关键编译选项在 CMake GUI 中搜索并设置以下选项：