linux下onnxruntime安装

在Linux下安装ONNX Runtime可以按照以下步骤进行：

1. 首先，确保你的系统已经安装了CMake、GCC/G++和Python。可以通过以下命令检查是否已经安装：

   cmake --version
   gcc --version
   g++ --version
   python --version

2. 下载ONNX Runtime的源代码。可以从ONNX Runtime的GitHub仓库中获取最新的源代码：

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

3. 进入源代码目录，并创建一个用于构建的目录：

   cd onnxruntime
   mkdir build
   cd build

4. 使用CMake配置构建过程。可以使用以下命令进行配置：

   cmake ..

5. 执行make命令进行编译：

   make

6. 安装ONNX Runtime。可以使用以下命令进行安装：

   sudo make install

7. 安装完成后，你可以在Python中使用ONNX Runtime。可以使用以下命令验证安装是否成功：

   python -c "import onnxruntime"

这样就完成了在Linux下安装ONNX Runtime的过程。

相关问题

Linux安装onnxruntime

### 安装ONNX Runtime于Linux系统

对于Linux系统的ONNX Runtime安装，可以通过源码编译的方式完成。首先确保已安装必要的构建工具和依赖库，如cmake、git以及Python开发包等[^1]。

#### 获取源代码
通过Git克隆官方仓库来获取最新的ONNX Runtime源代码：

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

#### 编译设置
创建并进入用于编译的目录，在此执行CMake命令以配置项目。这里假设目标架构为x86_64且采用Release模式进行优化编译：

mkdir build && cd build
cmake .. -DONNXRUNTIME_VERSION=$(cat ../VERSION_NUMBER) \
         -DPYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python3.8 \
         -DUSE_CUDA=OFF \
         -DUSE_DNNL=ON

上述指令中关闭CUDA支持而开启Intel DNNL加速作为示例；具体选项可根据实际需求调整。

#### 构建过程
运行make来进行编译工作，并指定-j参数利用多核处理器加快速度：

make -j$(nproc)

#### 配置C++工程集成
为了使基于C++的应用程序能够链接到刚编译好的ONNX Runtime库文件，在`CMakeLists.txt`里添加如下内容可以实现这一点:

set(LIBONNX_PATH "/path/to/onnxruntime/build/Linux/RelWithDebInfo")
file(GLOB ONNX_LIBS "${LIBONNX_PATH}/*.so")
include_directories(include ${LIBONNX_PATH}/../include)
target_link_libraries(your_target_name PRIVATE ${ONNX_LIBS})

注意替换路径变量中的`"/path/to/"`部分为你自己的onnxruntime安装位置。

下载linux的onnxruntime包

很抱歉，根据提供的引用内容，我无法回答你关于下载Linux的onnxruntime包的问题。因为引用提到的是Linux系统的一些基本信息，而引用提到的是onnxruntime的GPU版本推理库文件。这两个引用与下载Linux的onnxruntime包并没有直接关联。

如果你想下载Linux的onnxruntime包，你可以按照以下步骤进行操作：
1. 打开onnxruntime的官方网站（https://onnxruntime.ai/）。
2. 导航到下载页面，选择适合Linux系统的版本。
3. 点击下载按钮，将包文件保存到你的计算机上。
4. 解压下载的包文件，获取所需的文件和库。

请注意，具体的下载步骤可能因onnxruntime的版本和你的Linux发行版而有所不同。建议你在下载之前查阅官方文档或参考相关资源以获取准确的下载指南。