onnxruntime在编译

### 如何编译 ONNX Runtime 教程

#### 准备工作
为了成功编译 ONNX Runtime，在开始之前需要确认操作系统环境以及所需依赖项已安装妥当。对于 Ubuntu 20.04 用户来说，确保 CUDA 和 cuDNN 的版本与 ONNX Runtime 版本兼容至关重要[^1]。

#### 获取源码
通过 Git 命令获取最新的 ONNX Runtime 源代码及其子模块：

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

接着更新并初始化所有必要的子模块:

git submodule update --init --force --recursive

#### 创建构建环境
建议在一个干净的 Python 虚拟环境中执行编译操作，这有助于避免潜在冲突。这里采用 Conda 来管理虚拟环境，并安装 FlatBuffers 库用于支持模型序列化功能：

conda create -n onnxruntime python=3.8
pip install flatbuffers
conda activate onnxruntime

#### 执行编译命令
准备好之后就可以运行 `build.sh` 脚本来启动实际的编译过程了。此脚本内部实际上是调用了位于工具目录下的 Python 构建文件来完成具体的工作。下面是一个基本的例子展示如何跳过测试用例仅生成共享库的形式来进行快速编译：

./build.sh --skip_tests --config Release --build_shared_lib --parallel

以上步骤适用于 Linux 平台上的常规情况；而对于 Windows 用户，则需要注意调整相应的开发套件配置，比如使用 Visual Studio 2019 及其配套组件，并且要特别留意所选 CUDA 和 cuDNN 的版本匹配关系[^2]。