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介绍：Onnx模型部署到Arm64进行推理的简单教程。

测试平台：Linux (Arm64 rk3568)

1.将训练好的模型导出为onnx格式

        可参考将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式_pytorch.bin转onnx-CSDN博客

2.下载onnxruntime运行库

        需要根据目标部署平台和运行环境来选择下载版本。

        onnx历史版本：https://github.com/microsoft/onnxruntime/releases

        点开某个版本下面的Assets，Source code是未编译的运行库文件，其他则是官方提供的已经编译好运行库，可以直接复制到目标平台上运行的文件。

        比如我用的是onnxruntime-linux-aarch64-1.18.1.tgz，是用于arm64架构linux系统的运行库文件。

        

3.编写C++代码实现模型推理

        用C++进行模型推理需要用到运行库的头文件(.h)和库文件(.so)，分别位于include和lib文件夹里。

       新建编写一个C++推理主程序文件main.cpp，引入onnxruntime_cxx_api.h头文件。

// main.cpp主程序文件#include <vector>
#include <iostream>#include "./include/onnxruntime_cxx_api.h"using namespace std;int main()
{// 创建运行时环境变量Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");Ort::SessionOptions session_options;// 加载模型std::string str = "/home/atom/app/onnx_test_arm/models/CNN.onnx";const ORTCHAR_T* model_path = str.c_str();Ort::Session session(env, model_path, session_options);// 获取输入个数int input_num = session.GetInputCount();// 创建默认分配器Ort::AllocatorWithDefaultOptions allocator;std::vector<const char*> input_names;std::vector<Ort::AllocatedStringPtr> input_name_ptrs;// 获取输入名字for (size_t i = 0; i < input_num; i++){input_name_ptrs.emplace_back(session.GetInputNameAllocated(i, allocator));input_names.push_back(input_name_ptrs.back().get());}// 获取输出个数int output_num = session.GetOutputCount();std::vector<const char*> output_names;std::vector<Ort::AllocatedStringPtr> output_name_ptrs;// 获取输入名字for (size_t i = 0; i < output_num; i++){output_name_ptrs.emplace_back(session.GetOutputNameAllocated(i, allocator));output_names.push_back(output_name_ptrs.back().get());}/*  CNN *   该模型有三个输入，一个输出*/std::vector<int64_t> input_tensor_shape1 = { 1, 1, 400 };  // 第一个输入std::vector<int64_t> input_tensor_shape2 = { 1, 1, 400 };  // 第二个输入std::vector<int64_t> input_tensor_shape3 = { 1, 5 };       // 第三个输入std::vector<float> input_tensor_values1(1 * 1 * 400, 1.0f);     // 赋值，这里是假数据std::vector<float> input_tensor_values2(1 * 1 * 400, 1.0f);     // 赋值，这里是假数据std::vector<float> input_tensor_values3(1 * 5, 1.0f);           // 赋值，这里是假数据std::vector<Ort::Value> ort_inputs;// 创建输入张量1Ort::MemoryInfo mem_info1 = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtArenaAllocator, OrtMemTypeDefault);ort_inputs.push_back(Ort::Value::CreateTensor<float>(mem_info1,input_tensor_values1.data(),input_tensor_values1.size(),input_tensor_shape1.data(),input_tensor_shape1.size()));// 创建输入张量2Ort::MemoryInfo mem_info2 = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtArenaAllocator, OrtMemTypeDefault);ort_inputs.push_back(Ort::Value::CreateTensor<float>(mem_info2,input_tensor_values2.data(),input_tensor_values2.size(),input_tensor_shape2.data(),input_tensor_shape2.size()));// 创建输入张量3Ort::MemoryInfo mem_info3 = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtArenaAllocator, OrtMemTypeDefault);ort_inputs.push_back(Ort::Value::CreateTensor<float>(mem_info3,input_tensor_values3.data(),input_tensor_values3.size(),input_tensor_shape3.data(),input_tensor_shape3.size()));// 设置输出std::vector<int64_t> output_tensor_shape = { 1, 5 }; // 假设输出维度std::vector<float> output_tensor_values(1 * 5, 0.0f); //  初始化输出变量Ort::MemoryInfo memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtArenaAllocator, OrtMemTypeDefault);std::vector<Ort::Value> output_tensors;output_tensors.push_back(Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info,output_tensor_values.data(),output_tensor_values.size(),output_tensor_shape.data(),output_tensor_shape.size()));// 执行推理session.Run(Ort::RunOptions{ nullptr }, input_names.data(), ort_inputs.data(), input_num, output_names.data(), output_tensors.data(), output_num);// output_tensor_values 的值就是模型推理结果 return 0;
}

       

4.编译主程序并运行

        将项目文件复制到arm机器上进行本地编译。

        编译项目创建可执行文件的过程需要：包含.h头文件、链接.so库文件、编译main.cpp主程序。

        这里提供常用的两种方法：

        a. 文件较少，可以直接用命令行指令进行链接编译：

g++ -I./include main.cpp -L./lib -lonnxruntime -o main

        b. 如果工程文件过多，可以使用cmake工具来进行编译。先编写CMakeLists.txt，

# CMakeLists.txtcmake_minimum_required(VERSION 3.12)
project(onnx_test_arm)# 设置C++标准
set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)# 设置目标架构为ARM64
set(CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR arm64)# 添加可执行文件
add_executable(${PROJECT_NAME} main.cpp)# 包含头文件目录
target_include_directories(${PROJECT_NAME} PRIVATE${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/include
)# 设置库文件目录
set(LIB_DIR ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/lib)# 添加链接目录
target_link_directories(${PROJECT_NAME} PRIVATE ${LIB_DIR})# 链接所需的共享库
target_link_libraries(${PROJECT_NAME} PRIVATEonnxruntime# 添加其他依赖库（如果需要）# onnxruntime_providers_shared
)# 设置运行时库搜索路径（RPATH）
set_target_properties(${PROJECT_NAME} PROPERTIESBUILD_RPATH "${LIB_DIR}"INSTALL_RPATH "${LIB_DIR}"INSTALL_RPATH_USE_LINK_PATH TRUE
)

        然后，执行cmake命令。

mkdir build
cd build
cmake ..
make

        找到生成的main可执行文件，在命令行输入可执行文件名字main就可以运行了。
 

        额外说明：如果想要进行交叉编译（比如在Linux x86上编译主程序给arm运行），需要使用交叉编译工具来进行编译。

        a. 命令行指令

aarch64-linux-gnu-g++ -I./include main.cpp -L./lib -lonnxruntime -o main

        b.cmake

        在上面的CMakeLists.txt基础上，需要额外再编写一个.cmake文件，来指定交叉编译工具。

#新建一个aarch64-toolchain.cmakeset(CMAKE_SYSTEM_NAME Linux)
set(CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR aarch64)# 指定交叉编译器路径
set(CMAKE_C_COMPILER aarch64-linux-gnu-gcc)
set(CMAKE_CXX_COMPILER aarch64-linux-gnu-g++)# 仅在目标目录搜索库和头文件
set(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_PROGRAM NEVER)
set(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_LIBRARY ONLY)
set(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_INCLUDE ONLY)

         执行cmake时带上这个新增的.cmake文件。

cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=./aarch64-toolchain.cmake ..
make