【JetsonNano】onnxruntime-gpu 环境编译和安装,支持 Python 和 C++ 开发

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【JetsonNano】onnxruntime-gpu 环境编译和安装,支持 Python 和 C++ 开发。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1. 设备

centos7编译onnxruntime-gpu,python,开发语言,人工智能,c++

2. 环境

sudo apt-get install protobuf-compiler libprotoc-dev
 
export PATH=/usr/local/cuda/bin:${PATH}
export CUDA_PATH=/usr/local/cuda
export cuDNN_PATH=/usr/lib/aarch64-linux-gnu
export CMAKE_ARGS="-DONNX_CUSTOM_PROTOC_EXECUTABLE=/usr/bin/protoc"

3.源码

mkdir /code
cd /code
git clone --recursive https://github.com/Microsoft/onnxruntime.git 
# 从 tag v1.16.0 切换分支进行编译
git checkout -b v1.16.0 v1.16.0

git submodule update --init --recursive --progress
cd /code/onnxruntime

4.编译

# --parallel 2  使用 2 个 cpu 进行编译,防止内存和CPU性能不足导致编译识别
./build.sh --config Release --update --build --parallel 2 --build_wheel \
--use_tensorrt --cuda_home /usr/local/cuda --cudnn_home /usr/lib/aarch64-linux-gnu \
--tensorrt_home /usr/lib/aarch64-linux-gnu

若编译识别,内存不足,可进行扩大交换内存

https://labelnet.blog.csdn.net/article/details/136538479

编译完成标识

...
build complate!

5. 安装

cd /build/Linux/Release
sudo make install

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6.查看

/usr/lcoal 查看安装

7.下载

(1) 整个 build 目录,包含 build/Linux/Relase

https://download.csdn.net/download/LABLENET/88943160

(2) 仅 Python3.8 安装文件,onnxruntime-gpu-1.16.0-cp38-cp38-linux-aarch64.whl

https://download.csdn.net/download/LABLENET/88943155

8. 静态库编译安装

1)编译

添加 l --build_shared_lib

./build.sh --config Release --update --build --parallel --build_shared_lib --build_wheel \
--use_tensorrt --cuda_home /usr/local/cuda --cudnn_home /usr/lib/aarch64-linux-gnu \
--tensorrt_home /usr/lib/aarch64-linux-gnu

2)安装

sudo cmake install

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9. 静态库下载使用

C++, 见文件 https://download.csdn.net/download/LABLENET/88943411

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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
    onnxruntime::onnxruntime
)

C++ 代码

#include <onnxruntime_cxx_api.h>

int main()
{
    auto providers = Ort::GetAvailableProviders();
    cout << Ort::GetVersionString() << endl;
    for (auto provider : providers)
    {
        cout << provider << endl;
    }
}

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11. Python 开发

安装依赖包

pip3 install onnxruntime_gpu-1.16.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl   -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

开发

import onnxruntime

print("OnnxRuntime Provider : ", onnxruntime.get_available_providers())

输出文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-852238.html

OnnxRuntime Provider :  ['TensorrtExecutionProvider', 'CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider']

到了这里,关于【JetsonNano】onnxruntime-gpu 环境编译和安装,支持 Python 和 C++ 开发的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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