onnxruntime（c++）

基于onnxruntime的C++版本CPU/GPU源码编译提示：基于onnxruntime的CPU/GPU源码编译，C++版本文章目录基于onnxruntime的C++版本CPU/GPU源码编译前言一、源码地址二、步骤1.基础环境搭建2.源码编译3.注意事项总结前言一、ONNX Runtime是什么?微软在开源中提供了大量框架和引擎。基于onnxruntime的C++版本CPU/GPU源码编译_

Kun Li

430人浏览 · 2023-09-17 16:03:42

Kun Li  ·  2023-09-17 16:03:42 发布

https://huaweicloud.csdn.net/63807fb7dacf622b8df89158.htmlhttps://huaweicloud.csdn.net/63807fb7dacf622b8df89158.html基于onnxruntime的C++版本CPU/GPU源码编译_三横先生的博客-CSDN博客_onnxruntime gpu c++基于onnxruntime的C++版本CPU/GPU源码编译提示：基于onnxruntime的CPU/GPU源码编译，C++版本文章目录基于onnxruntime的C++版本CPU/GPU源码编译前言一、源码地址二、步骤1.基础环境搭建2.源码编译3.注意事项总结前言一、ONNX Runtime是什么?ONNX Runtime是适用于Linux，Windows和Mac上ONNX格式的机器学习模型的高性能推理引擎.二、为什么要用ONNX Runtime?微软在开源中提供了大量框架和引擎。第https://blog.csdn.net/weixin_44957558/article/details/117444444NVIDIA - CUDA | onnxruntimeInstructions to execute ONNX Runtime applications with CUDAhttps://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html

https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/4379https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/4379lite.ai.toolkit/ort_useful_api.zh.md at main · DefTruth/lite.ai.toolkit · GitHub🛠 A lite C++ toolkit of awesome AI models with ONNXRuntime, NCNN, MNN and TNN. YOLOv5, YOLOX, YOLOP, YOLOv6, YOLOR, MODNet, YOLOX, YOLOv7, YOLOv8. MNN, NCNN, TNN, ONNXRuntime. - lite.ai.toolkit/ort_useful_api.zh.md at main · DefTruth/lite.ai.toolkithttps://github.com/DefTruth/lite.ai.toolkit/blob/main/docs/ort/ort_useful_api.zh.mdhttps://github.com/microsoft/onnxruntime-inference-examples/blob/main/c_cxx/fns_candy_style_transfer/fns_candy_style_transfer.chttps://github.com/microsoft/onnxruntime-inference-examples/blob/main/c_cxx/fns_candy_style_transfer/fns_candy_style_transfer.c

ONNXRuntime和ONNX以及深度学习框架对应关系_Liekkas Kono的博客-CSDN博客ONNXRuntime和ONNX以及深度学习框架对应关系_1671465600https://blog.csdn.net/shiwanghualuo/article/details/125183767

 yolov5使用onnxruntime进行c++部署_AI、明察秋毫的博客-CSDN博客c++单文件部署之使用onnxruntime通过代码熟悉onnxrununtime用于检测部署的整个流程，c++部署。https://blog.csdn.net/weixin_41311686/article/details/128414334

onnxruntime中预设了tensorrt和cuda加速，部署侧用onnxruntime其实就足够了，

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