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AI摘要
本文档详细介绍了如何在Ubuntu系统中从源码编译安装ONNXRuntime。首先通过git克隆源码，然后在编译过程中遇到cmake版本过低的问题，需要手动下载并安装cmake3.19.1，解决依赖问题后完成cmake的安装。接着再次尝试编译ONNXRuntime，最终成功生成库文件，并在CMakeLists.txt中添加ONNXRuntime的路径以便使用。
python版的onnxruntime安装比较简单，就一句话
cpp版的需要从源码编译安装
首先下载
git clone --recursive https://github.com/Microsoft/onnxruntime
然后编译
cd onnxruntime
./build.sh --config Release --build_shared_lib --parallel
我这里会报错，说是cmake版本要高于3.18，而ubuntu自带的cmake只有3.16
升级之后还是3.16（已经是最新版本了）
只好自己下载cmake安装
在这里找到你想要的版本，
我选的是3.19.1，下载tar.gz文件
cd cmake-3.19.1
./bootstrap
这里会报错说找不到openSSL
那么要安装ssl库
sudo apt-get install libssl-dev
然后make
[干货]Ubuntu 20.04编译onnxruntime cpu/gpu
本教程分享如何在Ubuntu20.04中编译onnxruntime，关于为什么要自己编译onnxruntime，可能有一下几个原因： 官方编译的python包或c/c++动态库与部署环境不同，这是需要针对自己的环境（CUDA）进行编译 官方默认编译的onnxruntime不包含TensorRT等加速库，如果想借助onnxruntime，把TensorRT作为推理引擎需自行编译 onnxruntime使用TensorRT加速引擎的优势： 代码无需大幅改动，只需要指定推理时的provider，即可随意使用
【技能---onnxruntime (C++/CUDA) 编译安装制定版本及部署】
这里建议checkout到旧tag，否则容易因为版本过新而编译失败，比如Cmake版本要求过高、CUDA版本不匹配等问题。若跟随网上其他教程，大概率会因为版本过新而导致后续编译失败。至此，ONNXRuntime C++ API成功编译完成。你可以通过以下两个命令查看cmake和gcc的版本。对应的cmake版本升级，可以参考这篇博客。
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本文详细介绍了在Ubuntu18.04系统下编译ONNXRuntime C++ API的完整实战指南。从环境准备、源码编译到安装验证，涵盖了版本兼容性、依赖安装、编译参数优化等关键步骤，并提供了高级技巧如ccache加速和交叉编译。帮助开发者高效部署ONNXRuntime，提升AI模型推理性能。
在Ubuntu 20.04上编译OnnxRuntime C++库，我踩过的那些坑（附完整配置流程）
本文详细介绍了在Ubuntu 20.04上编译OnnxRuntime C++库的完整流程与避坑指南，包括环境准备、源代码获取、编译配置、安装验证等关键步骤。特别针对国内开发者遇到的网络问题和常见编译错误提供了实用解决方案，帮助开发者高效完成OnnxRuntime的C++集成。
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