标题中的“onnxruntime-gpu-1.18.0-cp38-cp38-linux-aarch64.whl.zip”是一个针对GPU优化的ONNX运行时库的压缩包，版本为1.18.0，适用于Python 3.8，并且是为Linux上的ARM架构（aarch64）设计的。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的模型交换格式，它允许在不同的深度学习框架之间共享和运行模型。ONNX运行时则是用来执行这些模型的库。
描述中提到“适用JetPack 5.1.2”，JetPack是NVIDIA为Jetson系列嵌入式计算平台提供的软件开发套件，包含Linux操作系统、驱动程序、CUDA、cuDNN等。 JetPack 5.1.2是其中的一个特定版本，它包含了对Jetson设备的优化支持。同时，警告不要升级Jetson系统默认的Python 3版本，因为这个版本的ONNX运行时已经针对该特定Python环境进行了编译和优化，升级可能导致兼容性问题。
“标签”中的“linux”表明这是一个与Linux操作系统相关的软件包。
在压缩包内的文件“onnxruntime_gpu-1.18.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl”是一个Python的whl（wheel）文件，它是预编译的Python包格式，可以直接用pip安装，无需编译源代码。这个文件包含了ONNX运行时的GPU版本，适合在Linux环境下运行GPU加速的深度学习模型。
另一个文件“使用说明.txt”可能是关于如何在JetPack 5.1.2和Python 3.8环境中安装和使用ONNX运行时GPU版的指南。通常，它会包含以下步骤：
1. 确保你的Jetson设备已经更新到JetPack 5.1.2，并且保持Python 3.8不变。
2. 解压下载的“onnxruntime-gpu-1.18.0-cp38-cp38-linux-aarch64.whl.zip”压缩包。
3. 进入解压后的目录，找到“onnxruntime_gpu-1.18.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl”文件。
4. 使用pip安装whl文件：
```
pip install onnxruntime_gpu-1.18.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
```
5. 安装完成后，你可以通过导入`onnxruntime`模块来使用ONNX运行时，例如：
```python
import onnxruntime
```
6. 根据你的模型，创建会话实例并进行预测：
```python
sess = onnxruntime.InferenceSession("path_to_your_model.onnx")
output = sess.run(None, {"input_name": input_data})
```
7. 查看“使用说明.txt”以获取更多关于配置、性能调优以及解决常见问题的指导。
这个压缩包提供了在NVIDIA Jetson平台上运行ONNX模型所需的GPU加速的ONNX运行时库，适用于那些需要在边缘设备上进行高效推理的工作场景。遵循提供的说明，开发者可以轻松地将预训练的深度学习模型部署到Jetson设备上。
2024-10-24 17:24:00
68.05MB
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标题 "onnxruntime-gpu-1.16.0-cp38-cp38-linux-aarch64" 指的是 ONNX Runtime 的 GPU 版本，版本号为 1.16.0，针对 Python 3.8 的运行环境，并且是专为 Linux 平台上的 ARM64 架构（AARCH64）设计的。ONNX Runtime 是一个高性能的推理引擎，它支持 ONNX（Open Neural Network Exchange）模型格式，用于跨框架执行深度学习模型的预测。
描述中提到，“onnxruntine-gpu 整个编译 Build 目录”，意味着这个压缩包包含了编译构建 ONNX Runtime GPU 版本的所有源代码和构建产物。用户可以使用 C++ 进行 `sudo make install` 命令来安装此库。这通常涉及到下载源码、配置构建环境、编译源代码以及最后将库安装到系统路径中，以便应用程序可以找到并使用它。
关于标签 "linux"，这表明该软件是为 Linux 操作系统设计的。Linux 是一种广泛使用的开源操作系统，其稳定性、灵活性和性能使其成为服务器和高性能计算的首选平台。
"C++" 标签提示我们，ONNX Runtime 的 GPU 实现部分使用了 C++ 编程语言，这是一种底层、高效的语言，适合开发这种对性能要求极高的库。同时，C++ 也允许开发者更深入地控制硬件资源，如 GPU，以实现最佳的推理速度。
在压缩包内的 "build" 文件夹，通常包含以下内容：
1. 编译后的库文件（如 .so 或 .a 文件），这些是动态或静态链接库，可供其他程序调用。
2. 头文件（.h 或 .hpp），包含了库的接口定义，供开发者在编写应用时引用。
3. 可执行文件，可能是编译后的测试程序或示例。
4. 配置脚本，用于设置构建环境和编译选项。
5. Makefile 或 CMakeLists.txt，是构建系统的配置文件，指导编译过程。
为了在 Linux 系统上安装 ONNX Runtime GPU 版本，你需要按照以下步骤操作：
1. 确保系统满足依赖项：如 CUDA 和 cuDNN（如果未提供的话），以及其他依赖库如 Protobuf 和 Eigen。
2. 解压下载的压缩包，进入 build 目录。
3. 使用 CMake 配置构建（可能需要指定 CUDA 和 cuDNN 的路径）。
4. 执行 `make` 命令进行编译。
5. 使用 `sudo make install` 安装编译好的库到系统目录。
安装完成后，你可以通过编写 C++ 或 Python 代码，利用 ONNX Runtime 提供的 API 来加载和执行 ONNX 模型，利用 GPU 加速推理过程。这将极大地提升深度学习模型在预测阶段的效率。在实际应用中，ONNX Runtime 可以用于各种场景，如服务器端的在线推理、嵌入式设备的本地推理等。
2024-09-10 10:31:33
407.19MB
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自己在jetpack5.0.1版本的nx上build的onnx版本，不是正式版本，可能会在一些环境下出问题。理论上说jetson系列应该都可以安装运行，前提是cuda11.4（使用tensorrt的话需要tensorrt8.4）
2022-05-25 11:07:11
25.01MB
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onnxruntime_gpu-1.1.2-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl 适用arm 64位 linux + python3.6，
可以配合cuda10.0 cudnn7.6.3 用于机器学习等
2021-10-19 13:05:38
14.62MB
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