ONNXRuntime(CUDA版本)源码编译安装与C++部署Pytorch模型教程

1 ONNXRuntime介绍

近年来，机器学习与深度学习领域迎来了应用层面的​​前所未有的激增​​。例如SkLearn、PyTorch、TensorFlow、Caffe…众多框架可供选择，模型训练的工具选项已变得极为丰富。与此同时，​​部署目标的多样性​​也在不断扩展——涵盖移动设备、桌面CPU、GPU、TPU等多种硬件。这一趋势带来了核心挑战：如何为将某一框架训练的模型部署到特定目标设备选择合适的工具。这一点至关重要，它直接关系到模型性能的优化——必须考虑​​所选框架与目标设备之间的兼容性​​。例如，将Caffe模型部署到Android设备时，往往需要特定的适配与考量。

一种可行的方案是使用​​ONNX​​将模型转换为目标应用适配的框架。例如，若要将PyTorch模型部署到iPhone，可先将模型转换为ONNX格式，再从ONNX转换为Core ML（苹果开发的机器学习框架）。另一种方案是利用​​ONNX Runtime​​——微软开发的推理引擎。它以ONNX计算静态图为输入，在推理阶段运行该图。具体来说，ONNX Runtime接收ONNX模型作为输入，将完整的计算静态图保留在内存中；随后，将该图划分为可独立管理的子图；