三、用vs2019中的cmake来配置ONNXRunTime 习惯了linux系统的我,还是更喜欢用cmake来配置工程 用vs2019建立一个cmake项目 CMakeLists.txt 里添加 ort 的 头文件和算法库的路径等 cmake_minimum_required (VERSION 3.8) project (“CMakeProject1”) include_directories(“E:/code/Microsoft.ML.OnnxRuntime.1....
在源代码目录下创建一个build文件夹,并进入该文件夹。然后运行CMake来配置构建系统。 mkdir build cd build cmake .. 您可以根据需要配置CMake的选项,如指定安装路径、启用/禁用某些功能等。 编译 使用make命令编译ONNX Runtime: make -j$(nproc) 这将使用所有可用的CPU核心进行并行编译。 五、安装ONNX Runtim...
CMakeLists.txt 需要更改的地方已经在里面标注好了 # 项目名称,随便写PROJECT(image_onnx)# cmake版本,根据自己的写cmake_minimum_required(VERSION3.10)# 编译好的可执行文件放置的位置set(CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY ${image_onnx_SOURCE_DIR}/bin)# find required opencvfind_package(OpenCV REQUIRED)# ...
安装完成后,先封装一个比较通用的 OnnxRuntimeBase 类,下面是 OnnxRuntimeBase.h #include<opencv2/imgproc.hpp>#include<opencv2/highgui.hpp>#include<vector>#include<onnxruntime_cxx_api.h>#include<onnxruntime_c_api.h>classOnnxRuntimeBase{public:OnnxRuntimeBase(std::string modelPath,constchar...
接下来,可以使用 CMake 来配置 ONNXRuntime 的编译选项。在代码目录中创建一个 build 目录,并进入: 然后运行 CMake 命令: 这将会自动检测系统的配置,并生成 Makefile。 这会开始编译 ONNXRuntime,这可能需要一些时间,具体取决于系统的性能和网络连接速度。 编译完成后,可以使用 make 命令来安装 ONNXRuntime: ...
代码的编译需要自己配置cmake,可以参考官方文件,这里不赘述。 单函数算子 a. 编写生成ONNX模型脚本 import onnx from onnx import helper, checker, shape_inference, onnx_pb as onnx_proto nodes = [helper.make_node("ThresholdedRelu", ["X"], ["Y"], domain='riscv_test')] inputs = [helper....
sudo cmake install 1. 9. 静态库下载使用 C++, 见文件 10 C++ 开发 CMakeList.txt 中配置使用 ... # onnxruntime find_package(onnxruntime REQUIRED) message(onnxruntime_dir: ${onnxruntime_DIR}) target_link_libraries ( ${MODULE_NAME} PUBLIC ...
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...
--cmake_generator:默认是 Vusual Studio 2017,其他版本如要额外指定; --skip_tests:如果不配置,编译过程非非常慢,而且极有可能中间某个无关紧要的小测试通不过,导致编译失败; --build_java:需要 jni 库,必选; --parallel:默认是单线程编译,设置了之后会快很多。 git clone -b v1.14.1 https://github....