ubuntu20.04安装 C++ onnxruntime

### 安装C++版本的ONNX Runtime #### 准备工作 为了确保顺利安装，在Ubuntu 20.04环境中应先更新软件包列表并安装必要的依赖项。对于使用CUDA加速的情况，需确认已正确设置了CUDA环境。 #### 下载预编译二进制文件或源码构建 可以选择直接下载官方提供的适用于Linux系统的预编译二进制文件来简化安装过程；另一种方式是从GitHub仓库克隆项目并通过cmake工具自行编译最新版本[^4]。 如果决定采用预编译的方式，则可以从ONNX Runtime GitHub发布页面获取对应平台架构下的.tar.gz压缩包，并解压至指定目录： ```bash wget https://github.com/microsoft/onnxruntime/releases/download/v1.13.1/onnxruntime-linux-x64-1.13.1.tgz tar -xf onnxruntime-linux-x64-1.13.1.tgz -C /usr/local/ ``` 上述命令会将ONNX Runtime放置于`/usr/local/lib`以及`/usr/local/include`这两个标准位置之下，从而使得大多数情况下无需额外配置即可被识别到。 而对于希望自定义选项或者追求极致性能优化者来说，推荐通过git clone获得最新的源代码之后再利用cmake进行本地化定制化的编译操作: ```bash git clone --recursive https://github.com/Microsoft/onnxruntime.git cd onnxruntime mkdir build && cd build cmake .. \ -DONNXRUNTIME_BUILD_C=OFF \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -Donnxruntime_USE_CUDA=ON \ -DUSE_TENSORRT=ON make -j$(nproc) sudo make install ``` 此脚本片段展示了如何开启对CUDA的支持同时集成TensorRT作为执行提供程序之一的例子。 #### 设置环境变量 完成以上任一方法后，建议适当调整shell profile（如`.bashrc`），以便能够全局访问ONNX Runtime所提供的共享库(.so): ```bash export ONNXRUNTIME_ROOT="/usr/local" export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$ONNXRUNTIME_ROOT/lib export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:$ONNXRUNTIME_ROOT/lib/pkgconfig source ~/.bashrc ``` 这些指令有助于解决可能出现的链接错误问题，并让其他应用程序更容易找到所需的动态链接库。 #### CMakeLists.txt中的配置 当准备在一个新的C++工程里引入ONNX Runtime时，可以在项目的根目录创建或编辑现有的`CMakeLists.txt`文件加入如下内容以声明对外部资源的需求[^5]: ```cmake set(ONNXRUNTIME_INCLUDE_DIRS "/usr/local/include") set(ONNXRUNTIME_LIBS "/usr/local/lib") include_directories( ${ONNXRUNTIME_INCLUDE_DIRS} ) target_link_libraries(your_target_name PRIVATE ${ONNXRUNTIME_LIBS}/libonnxruntime.so ) ``` 这里假设`your_target_name`代表即将构建的目标名称，请替换为实际使用的值。