onnxruntime-gpu安装c++

要在C++中安装onnxruntime-gpu，您需要按照以下步骤进行操作：

1. 首先，您需要下载onnxruntime-gpu的预编译二进制文件。您可以从onnxruntime的GitHub页面（https://github.com/microsoft/onnxruntime）上找到适用于您的操作系统和硬件的预编译二进制文件。

2. 解压下载的二进制文件，并将其包含在您的C++项目中。

3. 在您的C++代码中，包含onnxruntime的头文件。例如，如果您将onnxruntime的头文件放在名为"include"的文件夹中，您可以使用以下代码包含头文件：

#include <onnxruntime/core/providers/cuda/cuda_provider_factory.h>

4. 在您的C++代码中，使用onnxruntime-gpu进行推理。您可以使用onnxruntime的C++ API来加载和运行ONNX模型。以下是一个简单的示例代码：

#include <onnxruntime/core/providers/cuda/cuda_provider_factory.h>
#include <onnxruntime/core/providers/cuda/cuda_execution_provider_info.h>
#include <onnxruntime/core/providers/cuda/cuda_allocator.h>
#include <onnxruntime/core/providers/cuda/cuda_common.h>
#include <onnxruntime/core/providers/cuda/shared_inc/cuda_call.h>

// 加载ONNX模型
Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "ONNXRuntime");
Ort::SessionOptions session_options;session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_ALL);
Ort::Session session(env, model_path, session_options);

// 创建输入张量
std::vector<int64_t> input_shape = {1, 3, 224, 224};
std::vector<float> input_data(input_shape[1] * input_shape[2] * input_shape[3], 1.0f);
Ort::MemoryInfo memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCuda(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeDefault);
Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info, input_data.data(), input_data.size(), input_shape.data(), input_shape.size());

// 运行推理
std::vector<const char*> input_names = session.GetInputNames();
std::vector<Ort::Value> input_tensors = {input_tensor};
std::vector<const char*> output_names = session.GetOutputNames();
std::vector<Ort::Value> output_tensors = session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_names.data(), input_tensors.data(), input_tensors.size(), output_names.data(), output_names.size());

// 处理输出张量
Ort::Value& output_tensor = output_tensors[0];
float* output_data = output_tensor.GetTensorMutableData<float>();

请注意，上述代码仅为示例，您需要根据您的具体需求进行适当的修改。