ONNX Runtime C++ 项目常见问题解决方案

ONNX Runtime C++ 项目常见问题解决方案

onnx_runtime_cpp small c++ library to quickly deploy models using onnxruntime 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/onnx_runtime_cpp

1. 项目基础介绍

ONNX Runtime C++ 是一个开源项目，旨在提供一个简洁的 C++ 库，用于快速部署基于 ONNX（Open Neural Network Exchange）标准的深度学习模型。该项目允许开发者使用 C++ 语言方便地实现模型的加载和推理，适用于多种深度学习应用场景。

主要编程语言：C++

2. 新手常见问题及解决步骤

问题一：如何安装和配置项目环境？

解决步骤：

1. 首先，确保您的开发环境已经安装了 CMake，因为 ONNX Runtime C++ 需要使用 CMake 进行构建。

2. 克隆项目到本地：

   git clone https://github.com/xmba15/onnx_runtime_cpp.git
   

3. 进入项目目录，执行安装脚本以安装必要的依赖项：

   ./scripts/install_latest_cmake.sh
   ./scripts/install_onnx_runtime.sh
   ./scripts/install_apps_dependencies.sh
   

4. 使用 CMake 构建项目：

   mkdir build
   cd build
   cmake ..
   make
   

问题二：如何在 Docker 容器中运行项目？

解决步骤：

1. 构建 CPU 版本的 Docker 容器：

   docker build -f dockerfiles/ubuntu2004.dockerfile -t onnx_runtime
   

2. 运行 CPU 版本的 Docker 容器：

   docker run -it --rm -v `pwd`:/workspace onnx_runtime
   

3. 如果需要 GPU 支持，请构建 GPU 版本的 Docker 容器，并确保 CUDA 版本与本地环境匹配：

   docker build -f dockerfiles/ubuntu2004_gpu.dockerfile -t onnx_runtime_gpu
   

4. 运行 GPU 版本的 Docker 容器：

   docker run -it --rm --gpus all -v `pwd`:/workspace onnx_runtime_gpu
   

问题三：如何进行模型推理？

解决步骤：

1. 在构建项目之后，进入 build 目录，运行示例程序，例如进行图像分类的 TestImageClassification：

   ./TestImageClassification /path/to/model.onnx /path/to/image.jpg
   

2. 如果模型有多个输入和输出，确保按照示例中的方式正确传递参数。

3. 如果遇到任何错误，请检查模型文件路径、输入图像路径是否正确，以及参数是否与模型的输入输出要求一致。

通过遵循以上步骤，新手开发者可以顺利地开始使用 ONNX Runtime C++ 项目，并有效地解决在安装、配置和模型推理过程中可能遇到的问题。

onnx_runtime_cpp small c++ library to quickly deploy models using onnxruntime 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/onnx_runtime_cpp