🎃Linux下配置lite.ai.toolkit库教程

[FL77N]

您好！已经在 Linux 系统下成功编译 lite.ai.toolkit 但是进 g++ 编译 yolox 的时候出现了如下错误：

如果不用 -I ，由于都是相对路径，又会找不到头文件，出现例如：
fatal error: lite/ort/core/ort_core.h: No such file or directory

[DefTruth]

用cmake+make来编译试试？可以看一下build.sh, 我是用CMake来管理的。或者你在编译完liblite.ai.toolkit.so后，可以把库单独拿出来，同时把test_lite_yolox.cpp拿出来，通过CMakeLists.txt来指定依赖。你可以参考我写的YOLOX示例工程：

• https://github.com/DefTruth/YOLOX.lite.ai.toolkit

如果是通过 build.sh编译的，应该会顺便把 测试examples都编译了才对。链接lite.ai.toolkit动态库，可以参考这个写法：

cmake_minimum_required(VERSION 3.17)
project(yolox.lite.ai.toolkit)

set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)

# setting up lite.ai.toolkit
set(LITE_AI_DIR ${CMAKE_SOURCE_DIR}/lite.ai.toolkit)
set(LITE_AI_INCLUDE_DIR ${LITE_AI_DIR}/include)
set(LITE_AI_LIBRARY_DIR ${LITE_AI_DIR}/lib)
include_directories(${LITE_AI_INCLUDE_DIR})
link_directories(${LITE_AI_LIBRARY_DIR})

set(OpenCV_LIBS
        opencv_highgui
        opencv_core
        opencv_imgcodecs
        opencv_imgproc
        opencv_video
        opencv_videoio
        )
# add your executable
set(EXECUTABLE_OUTPUT_PATH ${CMAKE_SOURCE_DIR}/examples/build)

add_executable(lite_yolox examples/test_lite_yolox.cpp)
target_link_libraries(lite_yolox
        lite.ai.toolkit
        onnxruntime
        MNN  # need, if built lite.ai.toolkit with ENABLE_MNN=ON,  default OFF
        ncnn # need, if built lite.ai.toolkit with ENABLE_NCNN=ON, default OFF
        TNN  # need, if built lite.ai.toolkit with ENABLE_TNN=ON,  default OFF
        ${OpenCV_LIBS})  # link lite.ai.toolkit & other libs.

然后编译：

#!/bin/bash
if [ ! -d ./examples/build ]; then
  mkdir ./examples/build
else
  rm -rf ./examples/build/*
fi

cd ./examples/build && cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Realese ../.. && make -j1
echo "Testing Start ..."
./lite_yolox
echo "Testing Successful !"

[FL77N]

谢谢您，我试一下

[FL77N]

用cmake+make来编译试试？可以看一下build.sh, 我是用CMake来管理的。或者你在编译完liblite.ai.toolkit.so后，可以把库单独拿出来，同时把test_lite_yolox.cpp拿出来，通过CMakeLists.txt来指定依赖。你可以参考我写的YOLOX示例工程：

• https://github.com/DefTruth/YOLOX.lite.ai.toolkit

如果是通过 build.sh编译的，应该会顺便把 测试examples都编译了才对。链接lite.ai.toolkit动态库，可以参考这个写法：

cmake_minimum_required(VERSION 3.17)
project(yolox.lite.ai.toolkit)

set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)

# setting up lite.ai.toolkit
set(LITE_AI_DIR ${CMAKE_SOURCE_DIR}/lite.ai.toolkit)
set(LITE_AI_INCLUDE_DIR ${LITE_AI_DIR}/include)
set(LITE_AI_LIBRARY_DIR ${LITE_AI_DIR}/lib)
include_directories(${LITE_AI_INCLUDE_DIR})
link_directories(${LITE_AI_LIBRARY_DIR})

set(OpenCV_LIBS
        opencv_highgui
        opencv_core
        opencv_imgcodecs
        opencv_imgproc
        opencv_video
        opencv_videoio
        )
# add your executable
set(EXECUTABLE_OUTPUT_PATH ${CMAKE_SOURCE_DIR}/examples/build)

add_executable(lite_yolox examples/test_lite_yolox.cpp)
target_link_libraries(lite_yolox
        lite.ai.toolkit
        onnxruntime
        MNN  # need, if built lite.ai.toolkit with ENABLE_MNN=ON,  default OFF
        ncnn # need, if built lite.ai.toolkit with ENABLE_NCNN=ON, default OFF
        TNN  # need, if built lite.ai.toolkit with ENABLE_TNN=ON,  default OFF
        ${OpenCV_LIBS})  # link lite.ai.toolkit & other libs.

然后编译：

#!/bin/bash
if [ ! -d ./examples/build ]; then
  mkdir ./examples/build
else
  rm -rf ./examples/build/*
fi

cd ./examples/build && cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Realese ../.. && make -j1
echo "Testing Start ..."
./lite_yolox
echo "Testing Successful !"

我是使用了 cd lite.ai.toolkit && sh ./build.sh 编译成功后，直接使用上述的命令，然后出现了上述的错误

[ysc3839]

这很明显是你没指定要链接 lite ai toolkit 的 library。建议这种依赖比较复杂的项目不要手写编译参数，用 cmake 更省事。

[FL77N]

很明显是你没指定要链接 lite ai toolkit 的 library。建议这种依赖比较复杂的项目不要手写编译参数，用 cmake

所以我得写一个像您给我示例的 CMakeLists.txt 文件，然后再编译

#!/bin/bash
if [ ! -d ./examples/build ]; then
  mkdir ./examples/build
else
  rm -rf ./examples/build/*
fi

cd ./examples/build && cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Realese ../.. && make -j1
echo "Testing Start ..."
./lite_yolox
echo "Testing Successful !"

这一段吗？可是我的 lite.ai.toolkit 目录下已经有一个 CMakeLists.txt 文件和 build 文件夹了。那我应该在哪个目录操作呢？

[DefTruth]

cd lite.ai.toolkit && sh ./build.sh 运行后的log贴出来看一下？看看测试工程有没有被编译。另外，如果你已经编译成功了lite.ai.toolkit，那么逻辑上来讲，你只需要把build/lite.ai.toolkit拷贝出来，当成普通的库来用就可以，想办法链接上就行。头文件都在，lite.ai.toolkit/include中，动态库都在 lite.ai.toolkit/lib中，特别是检查一下 build/lite.ai.toolkit/lib 有没有包含了编译好的liblite.ai.toolkit.so以及其他必要的依赖库，比如libonnxruntime.so和opencv的动态库，如果没有，就找到这些库，拷贝到build/lite.ai.toolkit/lib中来。然后新建一个cpp工程，比如：

• https://github.com/DefTruth/YOLOX.lite.ai.toolkit

把你编译的build/lite.ai.toolkit 拷贝 来 替换 YOLOX.lite.ai.toolkit中的lite.ai.toolkit.

[DefTruth]

另外，关于cmake，建议可以看一下我在知乎专栏整理的学习资料哈~ 希望能帮到你

• 👋超有用CMake参考资料整理

[FL77N]

另外，关于cmake，建议可以看一下我在知乎专栏整理的学习资料哈~ 希望能帮到你

• 👋超有用CMake参考资料整理

哇，万分感谢，必须点赞

[ysc3839]

@FL77N 说的是最开始那张图

[FL77N]

cd lite.ai.toolkit && sh ./build.sh 运行后的log贴出来看一下？看看测试工程有没有被编译。另外，如果你已经编译成功了lite.ai.toolkit，那么逻辑上来讲，你只需要把build/lite.ai.toolkit拷贝出来，当成普通的库来用就可以，想办法链接上就行。头文件都在，lite.ai.toolkit/include中，动态库都在 lite.ai.toolkit/lib中，特别是检查一下 build/lite.ai.toolkit/lib 有没有包含了编译好的liblite.ai.toolkit.so以及其他必要的依赖库，比如libonnxruntime.so和opencv的动态库，如果没有，就找到这些库，拷贝到build/lite.ai.toolkit/lib中来。然后新建一个cpp工程，比如：

• https://github.com/DefTruth/YOLOX.lite.ai.toolkit

把你编译的build/lite.ai.toolkit 拷贝 来 替换 YOLOX.lite.ai.toolkit中的lite.ai.toolkit

libonnxruntime.so和opencv的很多动态库都找的到，cd lite.ai.toolkit && sh ./build.sh 运行后的log 如下：

[DefTruth]

这些测试工程都编译成功了呀，你 cd bulid/lite.ai.toolkit/bin && ls -lh | grep yolox ，应该已经有编译好的lite_yolox可执行文件了。说明测试工程是没问题的。直接 在 /lite.ai.toolkit/bin 下 跑一下 ./lite_yolox试试呗。repo本身自带了yolox的s和nano版本的onnx模型文件，在hub/onnx/cv里面。只能帮你到这里了。逻辑应该很清楚了

[FL77N]

这些测试工程都编译成功了呀，你 cd bulid/lite.ai.toolkit/bin && ls -lh | grep yolox ，应该已经有编译好的lite_yolox可执行文件了。说明测试工程是没问题的。直接 在 /lite.ai.toolkit/bin 下 跑一下 ./lite_yolox试试呗。repo本身自带了yolox的s和nano版本的onnx模型文件，在hub/onnx/cv里面。只能帮你到这里了。逻辑应该很清楚了

十分感谢，我明天再到实验室试一试！