Window C++ ONNX 환경 구축

[환경설정]

1) Visual Studio 2017, CUDA, CUDNN, 파이썬, CMake가 설치해야 함

2) Unicode 변경

3) https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html 에서 모델변환 방법을 숙지하여 실행해 해당 모델을 onnx 형식으로 바꿉니다. 

4) 시작 메뉴 > VS 2017용 x64 네이티브 도구 명령 프롬프트 실행

 

5) git clone https://github.com/microsoft/onnxruntime

 

6) 다운받은 폴더로 이동 후, cd onnxruntime

 

7-1) Debug용 설치

build.bat --use_cuda --cudnn_home "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0" --cuda_home "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0" --build_shared_lib --parallel

 

7-2) Release용 설치

build.bat --config Release --use_cuda --cudnn_home "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0" --cuda_home "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0" --build_shared_lib --parallel

 

이후, C++ 프로젝트 속성에 들어가서, onnx 환경을 import 하기 위한 작업을 합니다.

C++ onnx 환경 설정 단계 1

위의 단계가 되지 않았을 경우 #include 단계에서 library 인식이 되지 않습니다.

C++ onnx 환경 설정 단계 2

C++ onnx 환경 설정 단계 3

 

위의 단계를 거치면 onnx 환경 구축이 완료됩니다.