linux中onnxruntime1.18.0

<think>好的，我现在需要回答用户关于在Linux系统中安装和配置ONNX Runtime 1.18.0版本的问题。用户还提到了引用中的内容，其中涉及CUDA 12.1和Windows版本的ONNX Runtime GPU版本，但用户现在需要的是Linux下的指导。我需要确保回答准确，符合用户提供的引用内容，并遵循系统级指令中的格式要求。 首先，我需要回忆ONNX Runtime的安装步骤。通常，安装方式包括从源码编译和使用预编译的包。用户可能更倾向于预编译的包，但如果有特定需求，可能需要源码编译。引用中提到了CMakeLists.txt的修改，这可能涉及到源码编译时的配置。因此，我需要覆盖这两种安装方法。 接下来，用户需要的是1.18.0版本，而引用中提到的是1.18.1的Windows版本，所以我需要确认1.18.0在Linux下的可用性。根据ONNX Runtime的发布历史，1.18.0应该可以通过pip安装，或者从GitHub发布页面下载预编译的二进制文件。此外，用户可能想使用GPU加速，因此需要CUDA的支持，但引用中的CUDA版本是12.1，而ONNX Runtime 1.18.0可能支持的CUDA版本需要确认。如果1.18.0不支持CUDA 12.1，可能需要安装较低版本的CUDA，或者用户需要调整ONNX Runtime的版本。不过用户的问题是关于1.18.0，所以可能需要假设他们使用兼容的CUDA版本，或者指导他们检查兼容性。 另外，用户提到的引用[2]是关于修改CMakeLists.txt来包含头文件和库文件，这可能是在项目中链接ONNX Runtime时的步骤。因此，在安装完成后，用户可能需要配置他们的项目来正确引用ONNX Runtime的库和头文件，这部分也需要在回答中说明。 接下来，我需要组织回答的结构，确保按照安装准备、安装步骤（包括pip安装和源码编译）、验证安装、配置项目（引用[2]的内容）、以及常见问题。同时，需要生成相关问题，符合用户的要求。 在安装步骤中，pip安装是最简单的，但可能不包含GPU支持。因此需要指导用户安装onnxruntime-gpu的版本，并确认CUDA版本是否兼容。对于源码编译，需要指导克隆仓库、安装依赖、运行build命令等步骤，同时根据引用[2]提到修改CMakeLists.txt，这部分需要在配置项目时详细说明。 验证安装部分，可以提供一个简单的Python脚本测试是否导入成功，并运行一个简单的推理示例，确保ONNX Runtime正常工作。 常见问题可能需要包括CUDA版本不兼容、依赖项缺失等，根据用户可能遇到的问题进行预判。 在生成相关问题的时候，需要围绕安装、配置、使用、优化等方面提出问题，例如如何解决依赖问题，如何启用GPU加速，版本兼容性问题等。 现在需要检查所有步骤是否符合引用中的信息，特别是引用[2]提到的CMakeLists.txt修改，这可能在源码编译或项目配置时用到，需要正确引用。 最后，确保使用中文回答，数学公式正确使用$...$或$$...$$，虽然在这个问题中可能用不到数学公式，但如果有任何技术术语或代码，需要正确格式化。例如，代码块需要用三个反引号包裹，并注明语言。引用标识要放在相关部分的末尾，如引用[^1]和[^2]。 总结步骤： 1. 安装准备：确认系统要求，安装CUDA和cuDNN（如果需要GPU），安装依赖项如Python、CMake等。 2. 通过pip安装：安装onnxruntime-gpu==1.18.0，注意CUDA版本兼容性。 3. 源码编译安装：克隆仓库，安装依赖，配置CMake参数，编译安装。 4. 验证安装：运行Python脚本测试导入和基本功能。 5. 项目配置：修改CMakeLists.txt包含头文件和库路径，链接库文件。 6. 常见问题：CUDA版本不兼容、依赖缺失等。 7. 生成相关问题：安装方法、GPU加速、版本兼容性、项目配置等。 需要确保所有步骤正确无误，特别是版本号和命令的准确性。例如，pip安装的包名是否正确，源码编译的GitHub仓库是否正确，CMake参数是否正确等。同时，引用和[^2]需要正确对应到用户提供的引用内容中提到的内容，如CUDA 12.1和CMakeLists.txt的修改。</think>### Linux系统中ONNX Runtime 1.18.0安装配置指南 #### 1. 安装准备 - **系统要求**：Linux系统（推荐Ubuntu 18.04+）、Python 3.6+、CMake 3.18+、Git。 - **GPU支持**（可选）： 若需GPU加速，需安装对应版本的CUDA和cuDNN。ONNX Runtime 1.18.0通常支持CUDA 11.x系列，而用户引用中提到的CUDA 12.1可能需更高版本ONNX Runtime。建议确认版本兼容性，或降级CUDA至11.8（若需严格匹配）。 #### 2. 通过pip安装（推荐） ```bash # 安装CPU版本 pip install onnxruntime==1.18.0 # 安装GPU版本（需CUDA环境） pip install onnxruntime-gpu==1.18.0 ``` **注意**：GPU版本需确保CUDA环境变量已配置（如`LD_LIBRARY_PATH`包含CUDA库路径）。 #### 3. 源码编译安装（自定义配置） ```bash # 克隆仓库并切换至1.18.0版本 git clone --recursive https://github.com/microsoft/onnxruntime cd onnxruntime git checkout v1.18.0 # 安装依赖 ./build.sh --config Release --build_shared_lib --parallel 8 --use_cuda --cuda_home /usr/local/cuda # 编译完成后，安装Python包 pip install build/Linux/Release/dist/*.whl ``` - **关键参数说明**： `--use_cuda`启用GPU支持，`--cuda_home`指定CUDA路径。 #### 4. 验证安装 ```python import onnxruntime as ort # 检查GPU是否可用 print("Available providers:", ort.get_available_providers()) ``` 若输出包含`CUDAExecutionProvider`，则GPU配置成功。 #### 5. 项目配置（CMake集成） 在项目的`CMakeLists.txt`中添加以下内容： ```cmake find_package(ONNXRuntime REQUIRED) include_directories(${ONNXRuntime_INCLUDE_DIRS}) target_link_libraries(your_target ${ONNXRuntime_LIBRARIES}) ``` #### 6. 常见问题 - **CUDA版本不兼容**：若安装GPU版本后报错，检查CUDA版本是否匹配，可通过`nvcc --version`确认。 - **依赖缺失**：源码编译时若报错，需安装`libpython3-dev`、`protobuf-compiler`等。 --- ###