# ONNX Runtime
## 安装
### 安装包安装
c++ 安装包下载：https://cancon.hpccube.com:65024/directlink/4/onnxruntime/dtk23.04/onnxruntime-lite-1.14.0+git81e68c5.abi0.dtk2304-linux_x86_64.run         

Python 安装包下载：         
Python3.7：https://cancon.hpccube.com:65024/directlink/4/onnxruntime/dtk23.04/onnxruntime-lite-1.14.0+git81e68c5.abi0.dtk2304-cp37-cp37m-manylinux2014_x86_64.whl          
Python3.8：https://cancon.hpccube.com:65024/directlink/4/onnxruntime/dtk23.04/onnxruntime-lite-1.14.0+git81e68c5.abi0.dtk2304-cp38-cp38-manylinux2014_x86_64.whl                
Python3.9：https://cancon.hpccube.com:65024/directlink/4/onnxruntime/dtk23.04/onnxruntime-lite-1.14.0+git81e68c5.abi0.dtk2304-cp39-cp39-manylinux2014_x86_64.whl    
       
其他Python安装包可联系我们或者使用源码编译安装   

### 源码安装
#### 编译环境准备
1. 拉取镜像：  
```shell
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:onnxruntime-1.14.0-DTK-22.10.1  (待修改,新镜像正在上传)
```             
2. 拉取源码：  
```shell
git clone http://10.0.50.24/dcutoolkit/deeplearing/onnxruntime.git  
```      
3. 进行编译：          
```shell
#激活环境变量
source /opt/dtk/env.sh   
export amd_comgr_DIR=${ROCM_PATH}/lib64/cmake
tar -zxvf ./cmake/external.tar.gz  -C ./cmake/   
tar -zxvf ./cmake/onnxruntimefiles.tar.gz  -C /data/
sh OnnxRuntimeinstall.sh
```
4. 安装Python安装包:            
```shell
#激活环境变量
pip install ./build/Linux/Release/dist/onnxruntime*.whl
```
5. 编译C++ 项目所需文件:              
```shell
#激活环境变量
cd ./build/Linux/Release/
make package
```

## 安装包命名
例：onnxruntime-lite-1.14.0+git81e68c5.abi0.dtk2304-cp39-cp39-manylinux2014_x86_64.whl
- onnxruntime-lite: 安装包名称；
- 1.14.0: 安装包版本号；
- git81e68c5: git号；
- abi0: 对应centos和rocky多系统的标识，取值为abi0（centos7），abi1(rocky8)，可使用命令行动态查询获取辅助判断（echo '#include <string>' | gcc -x c++ -E -dM - | fgrep _GLIBCXX_USE_CXX11_ABI）;
- dtk2304: 对应dtk大版本号，命令行动态查询取值（/opt/dtk-23.04/.info/rocm_version）；
- cp39-cp39: 对应python版本号；
- manylinux2014_x86_64: 系统架构；

## 版本号查询
- onnxruntime.\_\_version__：与官方版本同步，查询该安装包的版本号，例如1.14.0（基于官方1.14.0修改）；

## 参考
- [README_ORIGIN](README_ORIGIN.md)