原因:onnxruntime-1.7.0/cmake/external下缺失编译所需的依赖项。 解决办法:重新下载onnxruntime源码包,按如下命令 git clone --single-branch --branch rel-1.7.0 https://github.com/microsoft/onnxruntime.git 解压,然后进入解压出来的目录 ./build.sh --use_cuda --cudnn_home /usr/local/cuda --c...
不要修改系统“path”变量,避免影响主机上其它使用onnxruntme应用程序运行。做好的方法是将这些动态库连同onnxruntime 动态库复制到应用程序目录下,使用运行库动态链接(run-time dynamic linking)的方式进行显示绑定。可以使用 GetModulePath()函数获得动态库的具体路径。
ONNXRuntime CAPI(C API)是 ONNXRuntime 提供的一个 C 语言接口,它允许开发者使用 C 语言调用 ONNXRuntime 提供的功能,进行模型的加载、推理和释放等操作。 使用ONNXRuntime CAPI 可以方便地在嵌入式设备、移动设备等资源受限的环境中进行模型推理,同时还可以在传统的服务器环境中使用 C 语言进行模型推理。
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首先,你需要在你的Xcode项目中引入onnxruntime-objc库。你可以通过CocoaPods来添加这个依赖。在你的Podfile中添加以下行: ruby pod 'onnxruntime-objc' 然后运行pod install来安装依赖。 2. 加载ONNX模型文件 在你的Objective-C代码中,你需要加载ONNX模型文件。假设你的模型文件名为model.onnx,并且已经包含在...
ONNX Runtime的C API提供了一套灵活、高效的接口,以支持神经网络模型的推理。其中,实现会话(session)的多输入与多输出是ONNX Runtime在部署复杂模型时的一个关键特性。核心要点包括:会话的创建与配置、输入输出名称的获取、输入输出张量的准备、运行会话等。在这些要点中,输入输出张量的准备尤为重要,因为不仅需要确保...
在Linux上为onnxruntime生成C API,可以按照以下步骤进行: 1. 安装依赖:首先,需要安装一些必要的依赖项,包括CMake、Git、GCC等。可以使用包管理器如apt或yum来安装...
其中的use_cuda表示你要使用CUDA的onnxruntime,cuda_home和cudnn_home均指向你的CUDA安装目录即可。 onnxruntime版本和cuda、cudnn版本要对应,具体参考官方推荐https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html。
Examples for using ONNX Runtime for machine learning inferencing. - onnxruntime-inference-examples/c_cxx/MNIST/MNIST.cpp at ba19aa8f14366aaf8d43374320a897bf98f695f8 · microsoft/onnxruntime-inference-examples
在MacOS环境下编译onnxruntime时，利用build.sh脚本简化了操作，其核心是传递参数给build.py脚本。build.py则负责针对不同平台设置编译参数，关键参数包括build_dir（指定库文件存放路径）和config（库类型）。具体编译选项的配置在build.py和CMakeLists.txt中体现。通过CMakeLists.txt预设值的修改，实现了...