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C++ ONNX Runtime库安装与使用全攻略（Ubuntu系统详细教程）

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系统教程
2026-02-07
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C++ ONNX Runtime库安装与使用全攻略（Ubuntu系统详细教程）

在本教程中，我们将详细介绍如何在Ubuntu系统上安装和使用C++ ONNX Runtime库。ONNX Runtime是一个高性能的推理引擎，用于运行Open Neural Network Exchange（ONNX）模型，支持多种硬件加速。对于C++开发者来说，掌握在Ubuntu上使用ONNX Runtime进行深度学习推理至关重要。本指南专为小白设计，步骤详尽，确保你能轻松上手。

1. 系统要求和准备工作

在开始安装C++ ONNX Runtime之前，请确保你的Ubuntu系统版本为18.04或更高，并已安装基本开发工具。打开终端，运行以下命令更新系统：

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

安装必要的依赖包，包括CMake、GCC等，这对于后续编译至关重要。

2. 安装依赖和下载ONNX Runtime

首先，安装编译依赖。在终端中输入：

sudo apt install -y cmake g++ git libprotobuf-dev protobuf-compiler

接下来，从GitHub下载ONNX Runtime源代码。这步是Ubuntu安装的核心部分：

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

下载完成后，你将进入onnxruntime目录。为了帮助理解，这里插入一个示意图展示目录结构：

C++ ONNX Runtime库安装与使用全攻略（Ubuntu系统详细教程） Runtime Ubuntu安装深度学习推理 AI库教程第1张

3. 编译和安装ONNX Runtime库

现在，开始编译C++ ONNX Runtime库。使用CMake构建项目：

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

编译过程可能需要几分钟，具体取决于系统性能。完成后，安装库文件到系统目录：

sudo cp -r include/onnxruntime /usr/local/include/sudo cp build/Linux/Release/libonnxruntime.so* /usr/local/lib/

更新动态链接库缓存，确保系统能找到新安装的库：

sudo ldconfig

至此，AI库教程的安装部分已完成。接下来，我们将通过一个简单示例展示如何使用。

4. C++使用示例：运行ONNX模型推理

创建一个简单的C++程序，使用ONNX Runtime加载模型并进行推理。首先，新建一个文件test_onnx.cpp，并输入以下代码：

#include #include int main() {Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");Ort::SessionOptions session_options;session_options.SetIntraOpNumThreads(1);}

编译这个程序，链接ONNX Runtime库：

g++ -std=c++11 test_onnx.cpp -o test_onnx -lonnxruntime -L/usr/local/lib

运行程序，确保深度学习推理功能正常工作：

./test_onnx

如果输出“模型加载成功！”，则表示C++ ONNX Runtime库已正确安装并运行。这只是一个基础示例，你可以扩展它来处理更复杂的模型和数据。

5. 总结和注意事项

通过本教程，你已学会在Ubuntu系统上安装和使用C++ ONNX Runtime库。关键步骤包括安装依赖、下载源码、编译安装以及编写测试程序。本AI库教程旨在帮助小白快速入门。如果在安装过程中遇到问题，请检查依赖是否完整或参考官方文档。现在，你可以开始利用ONNX Runtime进行高效的模型推理开发了！

希望这篇教程对你有帮助。如果有任何疑问，欢迎在评论区留言讨论。