ubuntu20.04安装onnxruntime C++

### 安装 ONNX Runtime C++ 版本 为了在 Ubuntu 20.04 上成功安装并配置 ONNX Runtime 的 C++ 接口,需遵循一系列特定步骤来确保所有依赖项都已正确设置。 #### 准备工作环境 首先,更新系统的包列表,并安装 Python3 及其必要的工具: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install python3 python3-pip -y ``` 接着升级 `pip` 工具以便后续操作更加顺畅: ```bash pip3 install --upgrade pip ``` #### 安装构建所需的基础库 为支持 ONNX Runtime 构建过程中的需求,还需额外安装一些基础软件包: ```bash sudo apt-get install cmake build-essential pkg-config libprotobuf-dev protobuf-compiler ninja-build -y ``` 这些命令将安装编译器、链接器以及其他必需的支持文件[^3]。 #### 获取源码并编译 ONNX Runtime 通过 Git 克隆仓库至本地目录下: ```bash git clone --recursive https://github.com/microsoft/onnxruntime.git cd onnxruntime ``` 执行构建脚本来完成 ONNX Runtime 库的编译。这里选择了带有调试信息但接近发布质量级别的优化选项 (`RelWithDebInfo`) 和共享库形式(`--build_shared_lib`) 来满足大多数应用场景的需求: ```bash ./build.sh --config RelWithDebInfo --use_cuda --cuda_version=11.6 --cudnn_home=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/ --build_shared_lib --parallel ``` 注意,在此命令中加入了 CUDA 支持参数以匹配指定版本的要求[^2]。 #### 验证安装成果 一旦上述流程顺利完成,则可以在项目根目录下的 `build/Linux/RelWithDebInfo/bin` 文件夹内找到生成的目标文件以及动态链接库(.so),这标志着 ONNX Runtime 成功被部署到了当前环境中。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

Python内容推荐

OpenCV+onnxruntime部署中文clip做以文搜图包含C++和Python源码+模型+说明.zip

OpenCV+onnxruntime部署中文clip做以文搜图包含C++和Python源码+模型+说明.zip

OpenCV+onnxruntime部署中文clip做以文搜图包含C++和Python源码+模型+说明.zip

Python EMD-LSTM挥发性有机物预测 分解对比LSTM

Python EMD-LSTM挥发性有机物预测 分解对比LSTM

Python EMD-LSTM挥发性有机物预测 分解对比LSTM 对 VOC 浓度序列做 EMD 分解再 LSTM 预测,对比原序列 LSTM,输出 metrics 与 IMF 图。 功能: · EMD 分解 IMF · VOC 合成序列 · LSTM 对比预测 · metrics.csv · imf/forecast 图 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。

Python OpenCV批量Gamma变换 多档对比度报告

Python OpenCV批量Gamma变换 多档对比度报告

Python OpenCV批量Gamma变换 多档对比度报告 对目录图片批量扫描多档 Gamma 并选最优对比度,输出 gamma_batch_report.csv 与对比度柱状图。 功能: · 多档 Gamma 扫描 · gamma_batch_report.csv · 最优对比度输出图 · 对比度柱状图 · 缺省自动生成暗图 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。

Python 零基础教程 Day05 课堂源码 + 课后习题与答案

Python 零基础教程 Day05 课堂源码 + 课后习题与答案

对应本专栏 Python 零基础 Day05 课程配套源码。 压缩包包含本节课课堂示例代码、课后习题文件、习题参考答案。 适合零基础初学者,下载解压即可复制运行学习。 仅供学习练习使用。

Python裕度因子特征 行车状态随机森林分类

Python裕度因子特征 行车状态随机森林分类

Python裕度因子特征 行车状态随机森林分类 提取裕度/峰值/脉冲因子,用随机森林区分正常/轨道磨损/减速器/制动异响。输出波形对照、裕度柱状和混淆矩阵。 功能: · 四类行车状态 · 裕度/峰值/脉冲因子 · 波形对照 · 随机森林 · 混淆矩阵 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。

Python VMD-LSTM电力现货价格预测 模态分解对比LSTM

Python VMD-LSTM电力现货价格预测 模态分解对比LSTM

Python VMD-LSTM电力现货价格预测 模态分解对比LSTM 对电力现货价格序列做 VMD 分解再 LSTM 预测,对比原序列 LSTM,输出 metrics 与模态图。 功能: · VMD 模态分解 · 电力现货价格合成序列 · LSTM 对比预测 · metrics.csv · modes/forecast 图 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。

Python 字符RNN 文本生成 古诗续写

Python 字符RNN 文本生成 古诗续写

Python 字符RNN 文本生成 古诗续写 在古典短文本语料上训练字符级 RNN,按提示词采样续写并导出 samples.csv 与训练损失图。 功能: · 字符级 RNN 语言模型 · 古典短文本语料 · samples.csv 采样结果 · 训练损失图 · 可调温度采样 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。

Python MobileNetV2 CIFAR-10图像分类 轻量混淆矩阵

Python MobileNetV2 CIFAR-10图像分类 轻量混淆矩阵

Python MobileNetV2 CIFAR-10图像分类 轻量混淆矩阵 MobileNetV2 在 CIFAR-10 上训练十类分类,输出混淆矩阵、loss/acc 双曲线与权重文件。 功能: · CIFAR-10 十类 · MobileNetV2 轻量 · 混淆矩阵 · loss/acc 双曲线 · 权重导出 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。

Python VMD-LSTM风速预测 模态分解对比LSTM

Python VMD-LSTM风速预测 模态分解对比LSTM

Python VMD-LSTM风速预测 模态分解对比LSTM 对风速序列做 VMD 分解再 LSTM 预测,对比原序列 LSTM,输出 metrics 与模态图。 功能: · VMD 模态分解 · 风速合成序列 · LSTM 对比预测 · metrics.csv · modes/forecast 图 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。

Python电商RFM客户分群 DBSCAN雷达图

Python电商RFM客户分群 DBSCAN雷达图

Python电商RFM客户分群 DBSCAN雷达图 由订单生成 Recency/Frequency/Monetary,DBSCAN 分群并标噪声点,输出散点图、雷达图与分群画像表。 功能: · 合成订单算 RFM · DBSCAN 分群 · 噪声点报告 · 散点图 · 雷达画像 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。

Python SRCNN三层卷积超分 PSNR对照双三次

Python SRCNN三层卷积超分 PSNR对照双三次

Python SRCNN三层卷积超分 PSNR对照双三次 SRCNN 三层卷积超分,训练后输出 LR/SR/HR 拼图、损失曲线与 PSNR 对照表(相对双三次)。 功能: · SRCNN 三层卷积 · 双三次预上采样 · PSNR 对照双三次 · LR/SR/HR 拼图 · 损失曲线 · 打包预跑出 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。

Python CEEMDAN-LSTM光伏出力预测 IMF分解对比图

Python CEEMDAN-LSTM光伏出力预测 IMF分解对比图

Python CEEMDAN-LSTM光伏出力预测 IMF分解对比图 对光伏出力序列做 CEEMDAN 分解再 LSTM 预测,对比直接在原序列上训练的 LSTM,输出 IMF 图、预测曲线与 RMSE/MAE/MAPE。 功能: · 合成光伏出力 · CEEMDAN IMF 分解图 · PyTorch LSTM 对比 · 预测曲线与损失图 · RMSE/MAE/MAPE · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。

Python OpenCV批量自动Canny 中值双阈值报告

Python OpenCV批量自动Canny 中值双阈值报告

Python OpenCV批量自动Canny 中值双阈值报告 对目录图片批量用中值法估计 Canny 双阈值,输出 edges/ 图、canny_auto_batch_report.csv 与边缘占比图。 功能: · 中值法自动双阈值 · edges/ 输出 · canny_auto_batch_report.csv · 边缘占比柱状图 · 缺省自动生成演示图 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。

Python SVM 乳腺癌诊断 ROC曲线

Python SVM 乳腺癌诊断 ROC曲线

Python SVM 乳腺癌诊断 ROC曲线 RBF 核 SVM 在乳腺癌数据上二分类,输出混淆矩阵、ROC 曲线与 report.csv。 功能: · 乳腺癌二分类 · SVM RBF + StandardScaler · seaborn 混淆矩阵 · ROC/AUC 曲线 · report.csv · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。

OCS2安装指南[源码]

OCS2安装指南[源码]

本文详细介绍了OCS2的安装步骤,适用于Ubuntu 20.04和ROS1 Noetic环境。首先需要创建工作空间并克隆源码,然后安装相关依赖如Eigen、Boost C++等。接着安装其他依赖库如libglpk-dev、ros-noetic-pybind11-catkin等。在src目录下克隆pinocchio、hpp-fcl和ocs2_robotic_assets等库,并进行编译。此外,还介绍了Raisim和ONNXruntime的安装与配置步骤,包括环境变量的设置。最后,编译OCS2并进行测试,确保安装成功。本文提供了完整的安装流程,帮助用户避免常见问题,顺利完成OCS2的安装。

C++和CUDA版的ONNX Runtime在Ubuntu 20.04上部署人像抠图、人物检测和人体姿态估计模型

C++和CUDA版的ONNX Runtime在Ubuntu 20.04上部署人像抠图、人物检测和人体姿态估计模型

C++和CUDA版的ONNX Runtime在Ubuntu 20.04上部署人像抠图、人物检测和人体姿态估计模型.zip

RK3588部署Qwen3-0.6B[代码]

RK3588部署Qwen3-0.6B[代码]

本文详细介绍了在RK3588芯片上部署Qwen3-0.6B模型的完整流程。首先解释了选择Qwen3-0.6B的原因,包括其体积小、内存占用低和官方支持等优势。接着详细说明了模型转换的步骤,包括准备主机环境、下载模型、安装RKLLM Toolkit以及执行模型转换。最后,文章提供了板端部署与推理测试的具体步骤,包括准备运行环境、编译推理程序以及运行推理。整个过程涵盖了从模型转换到实际部署的所有关键环节,为在RK3588开发板上高效运行Qwen3-0.6B提供了实用指南。

在Ubuntu系统下,使用C++工具和onnxruntime、Opencv等库,对YOLOv8训练好的onnx模型进行推理,解析,部署,方便使用低配置机器进行深度学习的体验 (全套源码+说明文档)

在Ubuntu系统下,使用C++工具和onnxruntime、Opencv等库,对YOLOv8训练好的onnx模型进行推理,解析,部署,方便使用低配置机器进行深度学习的体验 (全套源码+说明文档)

在Ubuntu系统下,使用C++工具和onnxruntime、Opencv等库,对YOLOv8训练好的onnx模型进行推理,解析,部署,方便使用低配置机器进行深度学习的体验。 使用说明 bin:存放可执行程序和识别结果 data:存放数据集 src:存放源程序 include:存放头文件 config.txt:配置文件,内容分别是输入标准图片高度,宽度,识别种类的数量,预测方框数量,模型路径,图片路径,缺陷阈值,重叠阈值 config0.txt:记录所有模型文件的配置内容 type.names:密封圈缺陷标识文件,内容和模型识别的缺陷标识顺序需要一致 type1.names:yolov8n标识文件 lib:动态链接库文件夹 models:onnx模型存放文件夹 usr-lib:需要用到的其他库文件使用指令:sudo cp usr-lib/* /usr/lib 运行前使用指令:export LD_LIBRARY_PATH=/home/n2snail/project/Ubuntu-CPP-YOLOv8/bin/../lib:$LD_LIBRARY_PATH

ubuntu20.04使用C++与ONNXRuntime对yolov8目标检测模型进行推理预测(源码)

ubuntu20.04使用C++与ONNXRuntime对yolov8目标检测模型进行推理预测(源码)

ubuntu20.04使用C++与ONNXRuntime对yolov8目标检测模型进行推理预测(源码)

Qwen3-ASR本地部署指南[可运行源码]

Qwen3-ASR本地部署指南[可运行源码]

本文详细介绍了Qwen3-ASR-0.6B本地语音识别工具的部署与使用。该工具基于阿里巴巴开源模型,支持中文、英文、粤语等20+语言,纯本地运行,无需联网,保障隐私安全。文章从模型优势、部署步骤到实战操作,提供了全面的指导。Qwen3-ASR-0.6B采用端到端语音理解架构,识别准确率高,尤其擅长处理方言和混合语言场景。部署过程简单,无需复杂配置,10分钟内即可完成。此外,文章还提供了提升识别质量的实用建议,如音频预处理、语言设置和分段策略等。Qwen3-ASR-0.6B不仅是一个工具,更是一条高效、可靠的语音转文字通道,适合会议记录、采访整理等多种场景。

最新推荐最新推荐

recommend-type

针对Excel表格文件操作的编程实现.rar_excel_excel文件操作_excel编程_文件操作_表格操作

针对Excel表格文件操作的编程实现
recommend-type

excel生成和读取

http://blog.csdn.net/qq_22778717/article/details/52573585
recommend-type

Python3编写实用脚本程序-excel操作.zip

Python3编写实用脚本程序——excel操作.zip
recommend-type

py代码-python读写excel

py代码-python读写excel
recommend-type

test_python_excel_

使用python语言进行表格读写
recommend-type

学生成绩管理系统C++课程设计与实践

资源摘要信息:"学生成绩信息管理系统-C++(1).doc" 1. 系统需求分析与设计 在进行学生成绩信息管理系统开发前,首先需要进行系统需求分析,这是确定系统开发目标与范围的过程。需求分析应包括数据需求和功能需求两个方面。 - 数据需求分析: - 学生成绩信息:需要收集学生的姓名、学号、课程成绩等数据。 - 数据类型和长度:明确每个数据项的数据类型(如字符串、整型等)和长度,例如学号可能是字符串类型且长度为一定值。 - 描述:详细描述每个数据项的意义,以确保系统能够准确处理。 - 功能需求分析: - 列出功能列表:用户界面应提供清晰的操作指引,列出所有可用功能。 - 查询学生成绩:系统应能通过学号或姓名查询学生的成绩信息。 - 增加学生成绩信息:允许用户添加未保存的学生成绩信息。 - 删除学生成绩信息:能够通过学号或姓名删除已经保存的成绩信息。 - 修改学生成绩信息:通过学号或姓名修改已有的成绩记录。 - 退出程序:提供安全退出程序的选项,并确保所有修改都已保存。 2. 系统设计 系统设计阶段主要完成内存数据结构设计、数据文件设计、代码设计、输入输出设计、用户界面设计和处理过程设计。 - 内存数据结构设计: - 使用链表结构组织内存中的数据,便于动态增删查改操作。 - 数据文件设计: - 选择文本文件存储数据,便于查看和编辑。 - 代码设计: - 根据功能需求,编写相应的函数和模块。 - 输入输出设计: - 设计简洁明了的输入输出提示信息和操作流程。 - 用户界面设计: - 用户界面应为字符界面,方便在命令行环境下使用。 - 处理过程设计: - 设计数据处理流程,确保每个操作都有明确的处理逻辑。 3. 系统实现与测试 实现阶段需要根据设计阶段的成果编写程序代码,并进行系统测试。 - 程序编写: - 完成系统设计中所有功能的程序代码编写。 - 系统测试: - 设计测试用例,通过测试用例上机测试系统。 - 记录测试方法和测试结果,确保系统稳定可靠。 4. 设计报告撰写 最后,根据系统开发的各个阶段,撰写详细的设计报告。 - 系统描述:包括问题说明、数据需求和功能需求。 - 系统设计:详细记录内存数据结构设计、数据文件设计、代码设计、输入/输出设计、用户界面设计、处理过程设计。 - 系统测试:包括测试用例描述、测试方法和测试结果。 - 设计特点、不足、收获和体会:反思整个开发过程,总结经验和教训。 时间安排: - 第19周(7月12日至7月16日)完成项目。 - 7月9日8:00到计算机学院实验中心(三楼)提交程序和课程设计报告。 指导教师和系主任(或责任教师)需要在文档上签名确认。 系统需求分析: - 使用表格记录系统需求分析的结果,包括数据项、数据类型、数据长度和描述。 - 分析数据项如学生成绩信息、状态器、链表节点等,确定其属性和行为。 以上就是文档中提到的学生成绩信息管理系统开发的关键知识点。开发此类系统需要熟练掌握C++编程基础,了解面向对象的程序设计思想,以及熟悉文件操作和链表等数据结构的应用。此外,良好的软件开发流程意识、测试意识和文档撰写能力也是必不可少的。
recommend-type

别再手动拖拽了!用Lumerical脚本批量创建FDTD仿真结构(附完整代码)

# 告别低效建模:Lumerical脚本自动化实战指南 在光子学仿真领域,时间就是科研生命线。当同行还在GUI界面里反复点击菜单时,你已经用脚本批量生成了20组参数化结构——这不是未来场景,而是每位FDTD用户都应该掌握的基础生产力革命。本文将彻底改变你与Lumerical的交互方式,从手动拖拽的农耕时代,跃迁到自动化建模的工业文明。 ## 1. 为何脚本建模是必然选择 2019年Nature Photonics的一项研究显示,科研工作者在仿真工具上平均浪费37%的时间在重复性操作上。对于需要参数扫描的纳米光学结构设计,这个数字可能更高。手动创建10个不同尺寸的纳米柱阵列意味着: -
recommend-type

Java邮件解析任务中,如何安全高效地提取HTML邮件内容并避免硬编码、资源泄漏和类型转换异常?

<think>我们被要求优化一段Java代码,该代码用于处理邮件(特别是来自特定发件人的构建通知邮件)。代码的主要问题包括: 1. 重复获取邮件内容:在检查MIME类型后,多次调用`msg[i].getContent()`,这可能导致性能问题或流关闭异常。 2. 类型转换问题:直接将邮件内容转换为`Multipart`而不进行类型检查,可能引发`ClassCastException`。 3. 代码结构问题:逻辑嵌套过深,可读性差,且存在重复代码(如插入邮件详情的操作在两个地方都有)。 4. 硬编码和魔法值:例如在解析HTML表格时使用了硬编码的索引(如list3.get(10)),这容易因邮件
recommend-type

RH公司应收账款管理优化策略研究

资源摘要信息:"本文针对RH公司的应收账款管理问题进行了深入研究,并提出了改进策略。文章首先分析了应收账款在企业管理中的重要性,指出其对于提高企业竞争力、扩大销售和充分利用生产能力的作用。然后,以RH公司为例,探讨了公司应收账款管理的现状,并识别出合同管理、客户信用调查等方面的不足。在此基础上,文章提出了一系列改善措施,包括完善信用政策、改进业务流程、加强信用调查和提高账款回收力度。特别强调了建立专门的应收账款回收部门和流程的重要性,并建议在实际应用过程中进行持续优化。同时,文章也意识到企业面临复杂多变的内外部环境,因此提出的策略需要根据具体情况调整和优化。 针对财务管理领域的专业学生和从业者,本文提供了一个关于应收账款管理问题的案例研究,具有实际指导意义。文章还探讨了信用管理和征信体系在应收账款管理中的作用,强调了它们对于提升企业信用风险控制和市场竞争能力的重要性。通过对比国内外企业在应收账款管理上的差异,文章总结了适合中国企业实际环境的应收账款管理方法和策略。" 根据提供的文件内容,以下是详细的知识点: 1. 应收账款管理的重要性:应收账款作为企业的一项重要资产,其有效管理关系到企业的现金流、财务健康以及市场竞争力。不良的应收账款管理会导致资金链断裂、坏账损失增加等问题,严重影响企业的正常运营和长远发展。 2. 应收账款的信用风险:在信用交易日益频繁的商业环境中,企业必须对客户信用进行评估,以便采取合理的信用政策,降低信用风险。 3. 合同管理的薄弱环节:合同是应收账款管理的法律基础,严格的合同管理能够保障企业权益,减少因合同问题导致的应收账款风险。 4. 客户信用调查:了解客户的信用状况对于预测和控制应收账款风险至关重要。企业需要建立有效的客户信用调查机制,识别和筛选信用良好的客户。 5. 应收账款回收策略:企业应建立有效的账款回收机制,包括定期的账款跟进、逾期账款的催收等。同时,建立专门的应收账款回收部门可以提升回收效率。 6. 应收账款管理流程优化:通过改进企业内部管理流程,如简化审批流程、提高工作效率等措施,能够提升应收账款的管理效率。 7. 应收账款管理策略的调整和优化:由于企业的内外部环境复杂多变,因此制定的管理策略需要根据实际情况进行动态调整和持续优化。 8. 信用管理和征信体系的作用:建立和完善企业内部信用管理体系和征信体系,有助于企业更好地控制信用风险,并在市场竞争中占据有利地位。 9. 对比国内外应收账款管理实践:通过研究国内外企业在应收账款管理上的不同做法和经验,可以借鉴先进的管理理念和方法,提升国内企业的应收账款管理水平。 综上所述,本文深入探讨了应收账款管理的多个方面,为RH公司乃至其他同类型企业提供了应收账款管理的改进方向和策略,对于财务管理专业的教育和实践都具有重要的参考价值。
recommend-type

新手别慌!用BingPi-M2开发板带你5分钟搞懂Tina Linux SDK目录结构

# 新手别慌!用BingPi-M2开发板带你5分钟搞懂Tina Linux SDK目录结构 第一次拿到BingPi-M2开发板时,面对Tina Linux SDK里密密麻麻的文件夹,我完全不知道从哪下手。就像走进一个陌生的大仓库,每个货架上都堆满了工具和零件,却找不到操作手册。这种困惑持续了整整两天,直到我意识到——理解目录结构比死记硬背每个文件更重要。 ## 1. 为什么SDK目录结构如此重要 想象你正在组装一台复杂的模型飞机。如果所有零件都混在一个箱子里,你需要花大量时间寻找每个螺丝和面板。但如果有分门别类的隔层,标注着"机身部件"、"电子设备"、"紧固件",组装效率会成倍提升。Ti