linux c++ 查看cpu信息 库

在Linux C中，可以通过使用相关库函数来获取CPU信息。一般来说，CPU信息主要包括CPU的型号、核心数、架构、频率以及缓存大小等。以下是一些常用的CPU信息库及其函数：

1. sysinfo.h库

该库的函数能够获得系统的硬件和系统信息，包括CPU信息。其中，与CPU相关的函数有get_nprocs()、get_nprocs_conf()和get_cpu_mhz()等。例如，使用get_nprocs()函数可以获取系统中的CPU核心数。

2. cpuid.h库

该库提供了访问CPUID指令的函数，以获取CPU信息。其中，通过使用__get_cpuid()等函数可以获取CPU型号、缓存信息、支持的扩展指令集等信息。

3. perf_event.h库

该库提供了一组用户空间接口，以访问Linux内核的性能监测子系统。通过使用该库提供的函数，可以获取CPU的事件计数器信息、缓存信息、支持的指令集等信息。

总之，在Linux C中，使用各种CPU信息库的函数，能够方便地获取CPU的各种基本信息，开发者可以根据自己的需求选择相应的函数库。

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ONNX Runtime是一个高性能的开源库，它支持将各种机器学习模型（如TensorFlow、PyTorch等）转换成ONNX（开放神经网络交换格式）文件，并能在多种平台上运行，包括CPU、GPU和服务器环境。在Linux环境下，特别是使用C++，ONNXRuntime提供了一个易于使用的C++ API，使得开发者可以在Linux上利用CPU资源高效地运行ONNX模型。

安装ONNXRuntime C++版本并在Linux上使用的一般步骤如下：
1. 安装依赖项：首先确保你的系统已经安装了必要的库，比如OpenCV（如果模型依赖于视觉计算），以及其他C++开发工具链。
2. 下载并构建：访问ONNX Runtime的GitHub仓库（https://github.com/microsoft/onnxruntime），克隆代码并按照文档指引选择CPU支持的构建选项，通常使用`cmake -DORT_BUILD_CPU=ON`配置。
3. 构建并安装：运行`cmake . && make -j`命令进行构建，然后`sudo make install`将库安装到系统路径下。
4. 包含头文件和链接库：在C++项目中，需要包含onnxruntime/capi/onnxmltools.h，链接libonnxruntime.so库。