【模型部署】在C++和Python中配置ONNXRuntime环境
1. C++端配置
官网下载链接：https://onnxruntime.ai/
github下载地址：https://github.com/microsoft/onnxruntime/releases
1.1 GPU版本
在GPU端使用OnnxRuntime进行推理时，需要提前安装对应版本的CUDA和cuDNN。
登录ONNXRuntime官网，按如下步骤下载ONNXRuntime_GPU版本源文件microsoft.ml.onnxruntime.gpu.1.12.1.nupkg，然后使用7zip工具进行解压
也可以在github上边直接下载编译好的包
在VS中配置过程如下
在【属性管理器】-【通用属性】-【VC++目录】-【包含目录】添加路径
D:\DeepLearningTools\microsoft.ml.onnxruntime.1.12.1\build\native\include
在【属性管理器】-【通用属性】-【VC++目录】-【库目录】添加路径
D:\DeepLearningTools\microsoft.ml.onnxruntime.1.12.1\runtimes\win-x64\native
在【属性管理器】-【链接器】-【输入】-【附加依赖项】添加文件
onnxruntime.lib
最后，将onnxruntime.dll文件放在程序运行目录Release下边，或者将该文件根目录添加至Path环境变量
1.2 CPU版本
CPU版本的安装配置同上
2. Python端配置
onnx
pip install onnx==1.12.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
onnxruntime
pip install onnxruntime==1.12.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
onnxruntime-gpu
pip install onnxruntime-gpu==1.12.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
