安装onnxruntime

安装onnxruntime时需要注意以下几点：
1. 如果已经安装了onnxruntime，则需要先将其卸载。
2. 安装时要确保与CUDA、cuDNN的版本适配，可以参考CUDA Execution Provider中的适配列表。

安装onnxruntime时可以选择使用CPU，以下是安装步骤：
1. 使用命令`pip install onnxruntime`安装onnxruntime。
2. 安装完成后，可以通过导入onnxruntime模块并执行`onnxruntime.get_device()`来验证是否可以使用GPU，返回'GPU'表示GPU可用。
3. 可以通过执行`onnxruntime.get_available_providers()`来查看可用的执行提供程序，其中包括'TensorrtExecutionProvider'、'CUDAExecutionProvider'和'CPUExecutionProvider'。

相关问题

安装 ONNX Runtime

ONNX Runtime是一个高性能的推理引擎，可以在多种硬件平台上执行ONNX模型。如果您想使用ONNX Runtime，可以按照以下步骤进行安装：

1. 安装相关依赖项：ONNX Runtime需要一些依赖项才能正常运行，包括C++编译器、CMake和Git。您可以使用以下命令在Ubuntu上安装这些依赖项：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential cmake git

2. 克隆ONNX Runtime源代码：您可以从ONNX Runtime GitHub仓库中克隆源代码，使用以下命令：

git clone --recursive https://github.com/microsoft/onnxruntime

3. 构建ONNX Runtime：进入源代码目录，并使用以下命令构建ONNX Runtime：

cd onnxruntime
./build.sh --use_openmp --build_shared_lib --config Release

该命令将构建一个共享库文件（.so或.dll），您可以将其用于自己的项目中。

4. 安装ONNX Runtime：如果您想在系统中安装ONNX Runtime，可以使用以下命令：

cd build/Linux/Release
sudo make install

这将安装ONNX Runtime库和头文件到系统目录中。

不使用pip install 安装onnxruntime和onnxruntime-gpu

ONNXRuntime是一个开源的高性能运行时库，用于部署和运行机器学习模型。如果你不打算通过pip安装，你可以选择从源代码编译安装，因为这可以让你获得最新版本并针对特定环境进行定制。

**不使用pip安装步骤（对于CPU版本）：**
1. **下载源码**:
- 访问ONNXRuntime官网 (https://github.com/microsoft/onnxruntime) 下载最新的源代码包。
2. **解压文件**:
使用`tar`或`zip`工具解压下载的压缩文件。
3. **配置**:
进入解压后的目录，编辑`CMakeLists.txt`，设置构建选项，比如指定目标平台、CUDA支持等。
4. **编译**:
运行`cmake .`生成构建命令，然后使用`make`或`cmake --build .`进行编译。
5. **安装**:
将编译生成的libonnxruntime.so文件复制到合适的路径下，如`usr/local/lib`。

**不使用pip安装GPU版本（如果可用）：**
1. 需要先安装CUDA和cuDNN。
2. 确保已经添加了CUDA和cuDNN到系统PATH。
3. 在下载源码时，选择包含GPU支持的分支或tag。
4. 编译时同样需要配置CUDA相关的选项。
5. GPU版本的编译过程可能会更复杂一些，包括额外的链接步骤。

**相关问题--:**
1. 如何检查我的系统是否支持ONNXRuntime的GPU编译？
2. ONNXRuntime的编译过程中遇到错误如何解决？
3. 如果我想使用预编译的二进制包，哪里可以找到？