Visual C++ 2008 runtime files are out of data

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分类专栏： Visual Studio、VsCode 文章标签： c++20
于 2017-01-11 18:12:59 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/danshiming/article/details/54346254
本文介绍了解决使用SetupFactory打包应用程序时，在Windows 7系统上遇到的兼容性错误问题。通过调整从属文件vcredist_x86.exe的安装脚本，去除对操作系统的特定限制，最终实现了在Win7上的正常安装。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

今天用 Setup Factory打了一个包， 在win7系统上双击安装该包时，弹出如下错误：

费了好长时间，最后才知道原因：是我将vcredist_x86.exe作为从属文件加入Setup Factory时，Setup Factory对操作系统进行了限定，如下：

上面的界面是按下面的步骤弹出的
1：从“资源->从属文件”弹出如下界面：

2：然后再双击“Visual C++ 2008(32-bit)”弹出的界面中选择“安装”页签。


可以看到“安装”页签界面中的脚本没有对win7支持，故会出现这样的错误框，我想加入对win 7的脚本支持，像如下那样：

可依然还是弹出那个错误框，我估计是tblOSInfo.MajorVersion 等对win7系统的值不对所致，找帮助文档，也没见对win7的大小版本号的数值说明，最简单的办法是将这里的脚本全部删除，不用对操作系统判断，删除后，错误不再出现

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### 使用ONNX Runtime在C++ Qt中运行YOLOv7 为了实现这一目标，首先需要安装并配置好ONNX Runtime环境。可以从GitHub仓库下载ONNX Runtime源码或预编译二进制文件[^1]。 #### 安装依赖项 确保已安装必要的开发工具链以及Python（用于转换模型）。对于Windows平台建议使用Visual Studio；Linux则推荐GCC作为编译器。 #### 下载YOLOv7 ONNX模型 获取训练好的YOLOv7权重，并通过官方脚本将其导出为`.onnx`格式。这一步骤通常涉及PyTorch到ONNX的转换过程。 ```bash git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git cd yolov7 pip install -r requirements.txt python export.py --weights yolov7.pt --grid --end2end --simplify --topk-all 100 --iou-thres 0.65 --conf-thres 0.35 --img-size 640 --max-wh 640 ``` 上述命令会生成一个名为`yolov7.onnx`的文件，该文件即为目标检测所需的ONNX模型。 #### 集成ONNX Runtime至Qt项目 创建一个新的Qt Widgets应用程序工程，在.pro文件里添加如下内容来链接ONNX Runtime库： ```qmake QT += core gui widgets greaterThan(QT_MAJOR_VERSION, 4): QT += xml network CONFIG += c++11 # Add additional import path(s) for qml files of dependencies QML_IMPORT_PATH = SOURCES += \ main.cpp \ widget.cpp HEADERS += \ widget.h RESOURCES += resources.qrc LIBS += -L/path/to/onnxruntime/lib -lonnxruntime INCLUDEPATH += /path/to/onnxruntime/include DEPENDPATH += /path/to/onnxruntime/include ``` 请注意替换路径变量以匹配实际安装位置。 #### 编写代码加载并推理YOLOv7模型 下面是一个简单的例子展示如何利用ONNX Runtime API执行前向传播操作: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <memory> // Include ONNX Runtime headers. extern "C" { #include "onnxruntime_c_api.h" } using namespace std; int main() { OrtEnv* env; OrtSessionOptions* session_options; OrtStatus* status = nullptr; // Initialize environment and set up options. ort::Unique_OrtApi api(OrtGetApiBase()->GetApi(ORT_API_VERSION)); ORTHelper helper(api.get()); auto result_env = helper.CreateEnv(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test"); if (!result_env.IsOK()) { cerr << "Failed to create Env." << endl; return EXIT_FAILURE; } env = result_env.MoveResult(); unique_ptr<OrtSession> session(helper.CreateSession(env, L"./models/yolov7.onnx", &session_options)); vector<int64_t> input_node_dims{1, 3, 640, 640}; // NCHW format size_t num_input_nodes = 1; // Only one image as input here. float input_tensor_values[] = { /* Your normalized pixel values go here */ }; OrtValue* input_tensors[num_input_nodes]; helper.FillTensor<float>(input_tensors[0], input_tensor_values, sizeof(input_tensor_values)/sizeof(float), input_node_dims.data(), input_node_dims.size()); // Run inference... } ``` 此段程序展示了基本框架结构，具体细节如输入张量准备、输出解析等功能需根据实际情况进一步完善。
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