在Ubuntu上安装与使用C++ ONNX Runtime库：从零开始的完整指南

欢迎来到本教程！本文将详细介绍如何在Ubuntu系统上安装和使用C++ ONNX Runtime库。ONNX Runtime是一个高性能的推理引擎，用于运行Open Neural Network Exchange (ONNX)模型，支持多种硬件加速。无论您是深度学习新手还是经验丰富的开发者，本指南都将帮助您快速上手。

1. 前提条件

在开始安装前，请确保您的Ubuntu系统已满足以下要求：

• Ubuntu 18.04或更高版本（推荐Ubuntu 20.04）。
• C++编译器（如g++ 7或更高版本），用于编译ONNX Runtime和您的C++代码。
• 基本的命令行操作知识。
• 安装必要的依赖库，如CMake和git。

通过本教程，您将学习如何使用C++ ONNX Runtime库进行高效的机器学习推理。

2. 安装依赖库

首先，更新系统包列表并安装依赖库。打开终端，运行以下命令：

    sudo apt updatesudo apt install -y build-essential cmake git libpython3-dev python3-pip  

这些依赖将帮助您编译ONNX Runtime的C++版本。

3. 下载和编译ONNX Runtime

接下来，下载ONNX Runtime源码并编译。在终端中执行：

    git clone --recursive https://github.com/microsoft/onnxruntimecd onnxruntime./build.sh --config Release --build_shared_lib --parallel  

编译过程可能需要10-30分钟，具体取决于系统性能。完成后，库文件将生成在onnxruntime/build/Linux/Release目录中。

4. 安装C++ ONNX Runtime库

编译成功后，安装库文件到系统路径：

    sudo cp onnxruntime/build/Linux/Release/libonnxruntime.so /usr/local/lib/sudo ldconfig  

现在，ONNX Runtime库已准备好用于C++项目。您还可以安装头文件：

    sudo cp -r onnxruntime/include/onnxruntime /usr/local/include/  

这确保了您可以在C++代码中引用ONNX Runtime头文件。

5. 编写C++示例代码

让我们创建一个简单的C++程序来验证安装。首先，准备一个ONNX模型文件（例如model.onnx），或使用ONNX Runtime提供的示例模型。然后，创建test_onnx.cpp文件：

    #include #include #include int main() {Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");Ort::SessionOptions session_options;session_options.SetIntraOpNumThreads(1);}  

这个C++代码片段演示了如何使用ONNX Runtime进行基本的模型加载。

6. 编译和运行示例

使用g++编译示例代码，链接ONNX Runtime库：

    g++ -std=c++11 test_onnx.cpp -o test_onnx -lonnxruntime -L/usr/local/lib -I/usr/local/include  

运行可执行文件：

    ./test_onnx  

如果输出成功消息，说明C++ ONNX Runtime库在Ubuntu上安装并运行正常。您已准备好进行更复杂的深度学习推理任务。

7. 总结

本教程涵盖了在Ubuntu上安装和使用C++ ONNX Runtime库的完整步骤。从安装依赖、编译源码到编写示例代码，您现在已经掌握了使用ONNX Runtime进行高效机器学习推理的基础。通过结合Ubuntu的稳定性和C++的高性能，您可以轻松部署深度学习模型。如有问题，请参考ONNX Runtime官方文档或社区资源。