如果想openvino、onnxruntime也用自己指定的版本,已经尝试过在CMake GUI中指定路径但没有编译生成(可能是cmake有问题,如果您编译成功,欢迎留言分享)。可以尝试如下方法: 可以先不指定路径,CMake GUI上Configure、Generate、OpenProject,然后VS自动打开后,ALL_BUILD处鼠标右键——生成,等待……等待……编译完成。 “自...
方式1:编译安装 ○环境要求 Windows 10/11 x64 cuda >= 11.2 cudnn >= 8.2 cmake >= 3.12 Visual Studio 16 2019 注意:安装CUDA时,需要勾选Visual Studio Integration, 或者手动将C:\Program Files \NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \v11.7 \extras \ visual_studio_integration \MSBuildExtensions\文...
编写完C++ example的代码后,我们还需要编写CMakeLists.txt。CMakeLists.txt相当于编译时的配置文件,负责链接infer_model_name.cc和FastDeploy的动态库,并且把模型推理需要用到的东西集成在install目录下。 CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 3.10)project(rknpu_test)set(CMAKE_CXX_STANDARD 14)# 指定下载解压后的fast...
(2)编译test_infer: 创建文件夹,在项目目录test_infer下创建文件夹: mkdir build && cd build; 编译项目test_infer: cmake .. -G "Visual Studio 16 2019" -A x64 -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR="D:\fastdeploy-win-x64-gpu-1.0.2" -DCUDA_DIRECTORY="C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CU...
由于我的项目是通过cmake进行编译的,所以需要将fastdeploy的include和lib导入到CMakeLists.txt中去。由于我cmake也是初学,所以很多部分也不是很懂,但是按照以下内容去设置是可以运行的。 set(FASTDEPLOY_INSTALL_DIR"/home/yuxian/study/cccc/c++pro/fastdeploy-linux-x64-1.0.7") ...
编译完成后，会输出到 "C:\work\compiled_fastdeploy" 目录下面。参考：https://github.com/...
1、编译Fastdeploy Python SDK Python SDK的编译暂时仅支持板端编译, 下面是测试在LubanCat-0/1/2(debian10 python3.7),lubancat-4(Debian11,python3.9.2), 获取SDK源码是develop分支,如果编译遇到问题不能解决,建议使用稳定版本。 # 安装相关软件库等sudo apt update sudo apt install -y git cmake python3...
编译需满足 gcc/g++ >= 5.4(推荐8.2) cmake >= 3.10.0 jetpack >= 4.6.1 如果需要集成Paddle Inference后端,在Paddle Inference预编译库页面根据开发环境选择对应的Jetpack C++包下载,并解压。 git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git cd FastDeploy mkdir build && cd build cmake .. -...
Fastdeploy学习之路:Examples编译 1. 前置条件: 编译完Fastdeploy SDK & make install => /opt/fd_sdk 2. 进入Examples相关目录,然后执行: mkdir build & cd build cmake .. -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR=/opt/fd_sdk/ 1. 2. 3. 即可生成: Infer_demo文件...