自学内容网 自学内容网
自学内容网 > 正文

Visual Studio 2022新建 cmake 工程测试 tensorRT 自带样例 sampleOnnxMNIST

🕗 发布于 2024-07-25 08:01 visual studio  c++  c语言  tensorflow  sampleOnnxMNIST  

1. 新建 cmake 工程 vs2022_cmake_sampleOnnxMNIST_test( 如何新建 cmake 工程，请参考博客：Visual Studio 2022新建 cmake 工程测试 opencv helloworld )

2. 删除默认生成的 vs2022_cmake_sampleOnnxMNIST_test.h 头文件

3. 修改默认生成的 vs2022_cmake_sampleOnnxMNIST_test.cpp 文件，将内容替换为目录：

D:\install\tensorRT\TensorRT-8.6.1.6\samples\sampleOnnxMNIST

 下的 sampleOnnxMNIST.cpp 文件的内容。

4. 发现 D:\install\tensorRT\TensorRT-8.6.1.6\samples\sampleOnnxMNIST 中的 sample_onnx_mnist.vcxproj 文件中有如下内容：

 <ItemGroup>
    <ClCompile Include="sampleOnnxMNIST.cpp" />
    <ClCompile Include="../common/getopt.c" />
    <ClCompile Include="../common/logger.cpp" />
  </ItemGroup>

于是将：

 D:\install\tensorRT\TensorRT-8.6.1.6\samples\common

下的 getopt.c和 logger.cpp文件复制到该工程中( 即 vs2022_cmake_sampleOnnxMNIST_test.cpp 所在的目录 )，并修改 CMakeLists.txt 中的 add_executable 指令，修改为如下所示：

add_executable("vs2022_cmake_sampleOnnxMNIST_test" 
"vs2022_cmake_sampleOnnxMNIST_test.cpp" 
"getopt.c" 
"logger.cpp"
)

5. 用 Everything 查找 D:\install\tensorRT\TensorRT-8.6.1.6\samples\sampleOnnxMNIST 中的 sample_onnx_mnist.vcxproj 文件中的 标签 <AdditionalDependencies> 中的 ：

nvinfer.lib;
nvinfer_plugin.lib;
nvonnxparser.lib;
nvparsers.lib;
cudnn.lib;
cublas.lib;
cudart.lib;

这几个文件所在的目录，发现都是在：

C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.6/lib/x64/

目录中，于是修改 CMakeLists.txt，在 add_executable 指令后面新加：

target_link_libraries("vs2022_cmake_sampleOnnxMNIST_test" 
"C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.6/lib/x64/nvinfer.lib"
"C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.6/lib/x64/nvinfer_plugin.lib"
"C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.6/lib/x64/nvonnxparser.lib"
"C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.6/lib/x64/nvparsers.lib"
"C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.6/lib/x64/cudnn.lib"
"C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.6/lib/x64/cublas.lib"
"C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.6/lib/x64/cudart.lib"
)

指令用来连接库cuda( 还是 tensorRT的？？？ )的库文件。

6. 发现 D:\install\tensorRT\TensorRT-8.6.1.6\samples\sampleOnnxMNIST\sample_onnx_mnist.vcxproj 文件中的 <AdditionalIncludeDirectories > 标签中有如下内容：

..\..\include;
..\common;
..\common\windows;
$(CUDA_PATH)\include;

于是在 CMakeLists.txt 中加入：

include_directories( "D:/install/tensorRT/TensorRT-8.6.1.6/samples/common" 
 "C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.6/include" )

用来加入头文件。

ps："..\..\include" 表示的是 D:\install\tensorRT\TensorRT-8.6.1.6\include，为啥没有将其加入到 include_directories 指令中呢？因为安装 tensorRT 的时候已经将该目录下的头文件复制到：

C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.6/include

 中了。

7. 最终的 CMakeLists.txt 如下所示：

cmake_minimum_required (VERSION 3.8)

add_compile_options( "$<$<C_COMPILER_ID:MSVC>:/utf-8>" )
add_compile_options( "$<$<CXX_COMPILER_ID:MSVC>:/utf-8>" )

# 如果支持，请为 MSVC 编译器启用热重载。
if (POLICY CMP0141)
  cmake_policy(SET CMP0141 NEW)
  set(CMAKE_MSVC_DEBUG_INFORMATION_FORMAT "$<IF:$<AND:$<C_COMPILER_ID:MSVC>,$<CXX_COMPILER_ID:MSVC>>,$<$<CONFIG:Debug,RelWithDebInfo>:EditAndContinue>,$<$<CONFIG:Debug,RelWithDebInfo>:ProgramDatabase>>")
endif()

project("vs2022_cmake_sampleOnnxMNIST_test")


#set( tensorrt_libs kernel32.lib 
#user32.lib
#gdi32.lib
#winspool.lib
#comdlg32.lib
#advapi32.lib
#shell32.lib
#ole32.lib
#oleaut32.lib
#uuid.lib
#odbc32.lib
#odbccp32.lib 
#nvinfer 
#nvinfer_plugin.lib
#nvonnxparser.lib
#nvparsers.lib
#cudnn.lib
#cublas.lib
#cudart.lib 
#)

include_directories( "D:/install/tensorRT/TensorRT-8.6.1.6/samples/common" 
 "C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.6/include" )


# 将源代码添加到此项目的可执行文件。
add_executable("vs2022_cmake_sampleOnnxMNIST_test" 
"vs2022_cmake_sampleOnnxMNIST_test.cpp" 
"getopt.c" 
"logger.cpp"
)


# link_directories( 
#"C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.6/lib/x64" 
#"C:/Program Files (x86)/Windows Kits/10/Lib/10.0.26100.0/um/x64"
#"C:/Program Files (x86)/Windows Kits/10/Lib/10.0.26100.0/ucrt/x64"
#"D:/install/VisualStudio2022_comm/VC/Tools/MSVC/14.40.33807/lib/x64"
#"C:/Program Files (x86)/Windows Kits/NETFXSDK/4.8/Lib/um/x64"
#)
target_link_libraries("vs2022_cmake_sampleOnnxMNIST_test" 
"C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.6/lib/x64/nvinfer.lib"
"C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.6/lib/x64/nvinfer_plugin.lib"
"C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.6/lib/x64/nvonnxparser.lib"
"C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.6/lib/x64/nvparsers.lib"
"C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.6/lib/x64/cudnn.lib"
"C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.6/lib/x64/cublas.lib"
"C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.6/lib/x64/cudart.lib"
)


if (CMAKE_VERSION VERSION_GREATER 3.12)
  set_property(TARGET vs2022_cmake_sampleOnnxMNIST_test PROPERTY CXX_STANDARD 20)
endif()

8. 编译、执行成功：


原文地址：https://blog.csdn.net/heshiyuan1406146854/article/details/140666413

免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！

相关文章

自学内容网
Copyright © 2015-2024