mirror of
https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
synced 2025-10-24 00:53:22 +08:00
[docs] add use_sdk_on_windows.md into quick_start (#304)
* [docs] add use_sdk_on_windows.md into quick_start * [docs] add use_sdk_on_windows.md into quick_start
This commit is contained in:
DefTruth
@@ -11,13 +11,19 @@
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- [方式一：命令行方式使用 C++ SDK](#CommandLine)
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- [方式一：命令行方式使用 C++ SDK](#CommandLine)
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- [步骤一：在 Windows 命令行终端 上编译 example](#CommandLine)
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- [步骤一：在 Windows 命令行终端 上编译 example](#CommandLine)
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- [步骤二：运行可执行文件获得推理结果](#CommandLine)
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- [步骤二：运行可执行文件获得推理结果](#CommandLine)
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- [方式二：Visual Studio 2019 IDE 方式使用 C++ SDK](#VisualStudio2019)
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- [方式二：Visual Studio 2019 创建sln工程使用 C++ SDK](#VisualStudio2019Sln)
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- [步骤一：Visual Studio 2019 创建 sln 工程项目](#VisualStudio2019Sln1)
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- [步骤二：从examples中拷贝infer_ppyoloe.cc的代码到工程](#VisualStudio2019Sln2)
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- [步骤三：将工程配置设置成"Release x64"配置](#VisualStudio2019Sln3)
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- [步骤四：配置头文件include路径](#VisualStudio2019Sln4)
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- [步骤五：配置lib路径和添加库文件](#VisualStudio2019Sln5)
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- [步骤六：编译工程并运行获取结果](#VisualStudio2019Sln6)
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- [方式三：Visual Studio 2019 创建CMake工程使用 C++ SDK](#VisualStudio2019)
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- [步骤一：Visual Studio 2019 创建CMake工程项目](#VisualStudio20191)
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- [步骤一：Visual Studio 2019 创建CMake工程项目](#VisualStudio20191)
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- [步骤二：在CMakeLists中配置 FastDeploy C++ SDK](#VisualStudio20192)
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- [步骤二：在CMakeLists中配置 FastDeploy C++ SDK](#VisualStudio20192)
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- [步骤三：生成工程缓存并修改CMakeSetting.json配置](#VisualStudio20193)
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- [步骤三：生成工程缓存并修改CMakeSetting.json配置](#VisualStudio20193)
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- [步骤四：生成可执行文件，运行获取结果](#VisualStudio20194)
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- [步骤四：生成可执行文件，运行获取结果](#VisualStudio20194)
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- [方式三：CLion IDE 方式使用 C++ SDK](#CLion)
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- [方式四：CLion IDE 方式使用 C++ SDK](#VisualStudioCode)
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- [方式四：Visual Studio Code IDE 方式使用 C++ SDK](#VisualStudioCode)
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- [多种方法配置exe运行时所需的依赖库](#CommandLineDeps1)
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- [多种方法配置exe运行时所需的依赖库](#CommandLineDeps1)
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- [方式一：修改CMakeLists.txt，一行命令配置（推荐）](#CommandLineDeps1)
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- [方式一：修改CMakeLists.txt，一行命令配置（推荐）](#CommandLineDeps1)
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- [方式二：命令行设置环境变量](#CommandLineDeps2)
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- [方式二：命令行设置环境变量](#CommandLineDeps2)
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@@ -31,7 +37,6 @@
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- Visual Studio 16 2019
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- Visual Studio 16 2019
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- cuda >= 11.2 (当WITH_GPU=ON)
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- cuda >= 11.2 (当WITH_GPU=ON)
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- cudnn >= 8.0 (当WITH_GPU=ON)
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- cudnn >= 8.0 (当WITH_GPU=ON)
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- TensorRT >= 8.4 (当ENABLE_TRT_BACKEND=ON)
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## 2. 下载 FastDeploy Windows 10 C++ SDK
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## 2. 下载 FastDeploy Windows 10 C++ SDK
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<div id="Download"></div>
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<div id="Download"></div>
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@@ -53,7 +58,7 @@ https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection/raw/release/2.4/demo/000000014439
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### 4.1 在 Windows 上编译 PPYOLOE
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### 4.1 在 Windows 上编译 PPYOLOE
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Windows菜单打开`x64 Native Tools Command Prompt for VS 2019`命令工具，cd到ppyoloe的demo路径
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Windows菜单打开`x64 Native Tools Command Prompt for VS 2019`命令工具，cd到ppyoloe的demo路径
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```bat
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```bat
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cd fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.0\examples\vision\detection\paddledetection\cpp
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cd fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1\examples\vision\detection\paddledetection\cpp
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```
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```
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```bat
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```bat
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mkdir build && cd build
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mkdir build && cd build
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@@ -74,11 +79,109 @@ infer_ppyoloe_demo.exe ppyoloe_crn_l_300e_coco 000000014439.jpg 2 # GPU + Tenso
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特别说明，exe运行时所需要的依赖库配置方法，请参考章节: [多种方法配置exe运行时所需的依赖库](#CommandLineDeps)
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特别说明，exe运行时所需要的依赖库配置方法，请参考章节: [多种方法配置exe运行时所需的依赖库](#CommandLineDeps)
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## 5. SDK使用方式二：Visual Studio 2019 创建 sln 工程使用 C++ SDK
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## 5. SDK使用方式二：Visual Studio 2019 IDE 方式使用 C++ SDK
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本章节针对非CMake用户，介绍如何在Visual Studio 2019 中创建 sln 工程使用 FastDeploy C++ SDK. CMake用户请直接看下一章节。另外，本章节内容特别感谢“梦醒南天”同学关于FastDeploy使用的文档教程：[如何在 Windows 上使用 FastDeploy C++ 部署 PaddleDetection 目标检测模型](https://www.bilibili.com/read/cv18807232)
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<div id="VisualStudio2019Sln"></div>
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### 5.1 步骤一：Visual Studio 2019 创建 sln 工程项目
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<div id="VisualStudio2019Sln1"></div>
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（1） 打开Visual Studio 2019，点击"创建新项目"->点击"控制台程序"，从而创建新的sln工程项目.
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（2）点击“创建”，便创建了一个空的sln工程。我们直接从examples里面拷贝infer_ppyoloe的代码这里。
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### 5.2 步骤二：从examples中拷贝infer_ppyoloe.cc的代码到工程
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<div id="VisualStudio2019Sln2"></div>
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（1）从examples中拷贝infer_ppyoloe.cc的代码到工程，直接替换即可，拷贝代码的路径为：
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```bat
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fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1\examples\vision\detection\paddledetection\cpp
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```
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### 5.3 步骤三：将工程配置设置成"Release x64"配置
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<div id="VisualStudio2019Sln3"></div>
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### 5.4 步骤四：配置头文件include路径
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<div id="VisualStudio2019Sln4"></div>
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（1）配置头文件include路径：鼠标选择项目，然后单击右键即可弹出下来菜单，在其中单击“属性”。
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（2）在弹出来的属性页中选择：C/C++ —> 常规 —> 附加包含目录，然后在添加 fastdeploy 和 opencv 的头文件路径。如：
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```bat
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D:\qiuyanjun\fastdeploy_build\built\fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1\include
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D:\qiuyanjun\fastdeploy_build\built\fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1\third_libs\install\opencv-win-x64-3.4.16\build\include
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```
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用户需要根据自己实际的sdk路径稍作修改。
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### 5.5 步骤五：配置lib路径和添加库文件
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<div id="VisualStudio2019Sln5"></div>
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（1）属性页中选择：链接器—>常规—> 附加库目录，然后在添加 fastdeploy 和 opencv 的lib路径。如：
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```bat
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D:\qiuyanjun\fastdeploy_build\built\fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1\lib
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D:\qiuyanjun\fastdeploy_build\built\fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1\third_libs\install\opencv-win-x64-3.4.16\build\x64\vc15\lib
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```
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（2）添加库文件：只需要 fastdeploy.lib 和 opencv_world3416.lib
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### 5.6 步骤六：编译工程并运行获取结果
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<div id="VisualStudio2019Sln6"></div>
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（1）点击菜单栏“生成”->“生成解决方案”
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编译成功，可以看到exe保存在：
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```bat
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D:\qiuyanjun\fastdeploy_test\infer_ppyoloe\x64\Release\infer_ppyoloe.exe
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```
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（2）执行可执行文件，获得推理结果。 首先需要拷贝所有的dll到exe所在的目录下。同时，也需要把ppyoloe的模型文件和测试图片下载解压缩后，拷贝到exe所在的目录。 特别说明，exe运行时所需要的依赖库配置方法，请参考章节: [多种方法配置exe运行时所需的依赖库](#CommandLineDeps)
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## 6. SDK使用方式三：Visual Studio 2019 创建 CMake 工程使用 C++ SDK
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<div id="VisualStudio2019"></div>
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<div id="VisualStudio2019"></div>
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### 5.1 步骤一：Visual Studio 2019 创建“CMake”工程项目
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本章节针对CMake用户，介绍如何在Visual Studio 2019 中创建 CMake 工程使用 FastDeploy C++ SDK.
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### 6.1 步骤一：Visual Studio 2019 创建“CMake”工程项目
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<div id="VisualStudio20191"></div>
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<div id="VisualStudio20191"></div>
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@@ -95,7 +198,7 @@ infer_ppyoloe_demo.exe ppyoloe_crn_l_300e_coco 000000014439.jpg 2 # GPU + Tenso
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### 5.2 步骤二：在CMakeLists中配置 FastDeploy C++ SDK
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### 6.2 步骤二：在CMakeLists中配置 FastDeploy C++ SDK
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<div id="VisualStudio20192"></div>
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<div id="VisualStudio20192"></div>
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@@ -134,7 +237,7 @@ target_link_libraries(infer_ppyoloe_demo ${FASTDEPLOY_LIBS})
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install_fastdeploy_libraries(${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/Release)
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install_fastdeploy_libraries(${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/Release)
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```
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### 5.3 步骤三：生成工程缓存并修改CMakeSetting.json配置
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### 6.3 步骤三：生成工程缓存并修改CMakeSetting.json配置
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<div id="VisualStudio20193"></div>
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<div id="VisualStudio20193"></div>
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@@ -165,7 +268,7 @@ install_fastdeploy_libraries(${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/Release)
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### 5.4 步骤四：生成可执行文件，运行获取结果。
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### 6.4 步骤四：生成可执行文件，运行获取结果。
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<div id="VisualStudio20194"></div>
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<div id="VisualStudio20194"></div>
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@@ -207,10 +310,10 @@ Visualized result saved in ./vis_result.jpg
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特别说明，exe运行时所需要的依赖库配置方法，请参考章节: [多种方法配置exe运行时所需的依赖库](#CommandLineDeps)
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特别说明，exe运行时所需要的依赖库配置方法，请参考章节: [多种方法配置exe运行时所需的依赖库](#CommandLineDeps)
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## 6. 多种方法配置exe运行时所需的依赖库
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## 7. 多种方法配置exe运行时所需的依赖库
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<div id="CommandLineDeps"></div>
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<div id="CommandLineDeps"></div>
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### 6.1 方式一：修改CMakeLists.txt，一行命令配置(推荐)
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### 7.1 方式一：修改CMakeLists.txt，一行命令配置(推荐)
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<div id="CommandLineDeps1"></div>
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<div id="CommandLineDeps1"></div>
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考虑到Windows下C++开发的特殊性，如经常需要拷贝所有的lib或dll文件到某个指定的目录，FastDeploy提供了`install_fastdeploy_libraries`的cmake函数，方便用户快速配置所有的dll。修改ppyoloe的CMakeLists.txt，添加：
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考虑到Windows下C++开发的特殊性，如经常需要拷贝所有的lib或dll文件到某个指定的目录，FastDeploy提供了`install_fastdeploy_libraries`的cmake函数，方便用户快速配置所有的dll。修改ppyoloe的CMakeLists.txt，添加：
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@@ -218,7 +321,7 @@ Visualized result saved in ./vis_result.jpg
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install_fastdeploy_libraries(${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/Release)
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install_fastdeploy_libraries(${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/Release)
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```
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```
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### 6.2 方式二：命令行设置环境变量
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### 7.2 方式二：命令行设置环境变量
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<div id="CommandLineDeps2"></div>
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<div id="CommandLineDeps2"></div>
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编译好的exe保存在Release目录下，在运行demo前，需要将模型和测试图片拷贝至该目录。另外，需要在终端指定DLL的搜索路径。请在build目录下执行以下命令。
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编译好的exe保存在Release目录下，在运行demo前，需要将模型和测试图片拷贝至该目录。另外，需要在终端指定DLL的搜索路径。请在build目录下执行以下命令。
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@@ -252,7 +355,7 @@ C:\Windows\System32\onnxruntime.dll # windows自带的onnxruntime.dll
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setup_fastdeploy_dll.bat
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setup_fastdeploy_dll.bat
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```
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```
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### 6.3 方式三：手动拷贝依赖库到exe的目录下
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### 7.3 方式三：手动拷贝依赖库到exe的目录下
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<div id="CommandLineDeps3"></div>
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<div id="CommandLineDeps3"></div>
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@@ -282,13 +385,7 @@ copy_fastdeploy_dll.bat
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## 7. CLion 2022 IDE 方式使用 C++ SDK
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## 8. CLion 2022 IDE 方式使用 C++ SDK
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<div id="CLion"></div>
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<div id="CLion"></div>
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- TODO
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- TODO
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## 8. Visual Studio Code IDE 方式使用 C++ SDK
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<div id="VisualStudioCode"></div>
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- TODO
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391
docs/quick_start/use_sdk_on_windows.md
Normal file
391
docs/quick_start/use_sdk_on_windows.md
Normal file
@@ -0,0 +1,391 @@
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# 在 Windows 使用 FastDeploy C++ SDK
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在 Windows 下使用 FastDeploy C++ SDK 与在 Linux 下使用稍有不同。以下以 PPYOLOE 为例进行演示在CPU/GPU，以及GPU上通过TensorRT加速部署的示例。在部署前，需确认以下两个步骤：
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- 1. 软硬件环境满足要求，参考[FastDeploy环境要求](../environment.md)
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- 2. 根据开发环境，下载预编译部署库和samples代码，参考[FastDeploy预编译库](../quick_start)
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## 目录
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- [环境依赖](#Environment)
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- [下载 FastDeploy Windows 10 C++ SDK](#Download)
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- [Windows下多种方式使用 C++ SDK 的方式](#CommandLine)
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- [方式一：命令行方式使用 C++ SDK](#CommandLine)
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|
- [步骤一：在 Windows 命令行终端 上编译 example](#CommandLine)
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|
- [步骤二：运行可执行文件获得推理结果](#CommandLine)
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|
- [方式二：Visual Studio 2019 创建sln工程使用 C++ SDK](#VisualStudio2019Sln)
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|
- [步骤一：Visual Studio 2019 创建 sln 工程项目](#VisualStudio2019Sln1)
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|
- [步骤二：从examples中拷贝infer_ppyoloe.cc的代码到工程](#VisualStudio2019Sln2)
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|
- [步骤三：将工程配置设置成"Release x64"配置](#VisualStudio2019Sln3)
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||||||
|
- [步骤四：配置头文件include路径](#VisualStudio2019Sln4)
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|
- [步骤五：配置lib路径和添加库文件](#VisualStudio2019Sln5)
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||||||
|
- [步骤六：编译工程并运行获取结果](#VisualStudio2019Sln6)
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||||||
|
- [方式三：Visual Studio 2019 创建CMake工程使用 C++ SDK](#VisualStudio2019)
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||||||
|
- [步骤一：Visual Studio 2019 创建CMake工程项目](#VisualStudio20191)
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||||||
|
- [步骤二：在CMakeLists中配置 FastDeploy C++ SDK](#VisualStudio20192)
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||||||
|
- [步骤三：生成工程缓存并修改CMakeSetting.json配置](#VisualStudio20193)
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||||||
|
- [步骤四：生成可执行文件，运行获取结果](#VisualStudio20194)
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|
- [方式四：CLion IDE 方式使用 C++ SDK](#VisualStudioCode)
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|
- [多种方法配置exe运行时所需的依赖库](#CommandLineDeps1)
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|
- [方式一：修改CMakeLists.txt，一行命令配置（推荐）](#CommandLineDeps1)
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|
- [方式二：命令行设置环境变量](#CommandLineDeps2)
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|
- [方法三：手动拷贝依赖库到exe的目录下](#CommandLineDeps3)
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## 1. 环境依赖
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<div id="Environment"></div>
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- cmake >= 3.12
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- Visual Studio 16 2019
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- cuda >= 11.2 (当WITH_GPU=ON)
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|
- cudnn >= 8.0 (当WITH_GPU=ON)
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|
## 2. 下载 FastDeploy Windows 10 C++ SDK
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<div id="Download"></div>
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可以从以下链接下载编译好的 FastDeploy Windows 10 C++ SDK，SDK中包含了examples代码。
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```text
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https://bj.bcebos.com/fastdeploy/release/cpp/fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1.zip
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```
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## 3. 准备模型文件和测试图片
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可以从以下链接下载模型文件和测试图片，并解压缩
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```text
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https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/ppyoloe_crn_l_300e_coco.tgz # (下载后解压缩)
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https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection/raw/release/2.4/demo/000000014439.jpg
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```
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|
## 4. SDK使用方式一：命令行方式使用 C++ SDK
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<div id="CommandLine"></div>
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### 4.1 在 Windows 上编译 PPYOLOE
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Windows菜单打开`x64 Native Tools Command Prompt for VS 2019`命令工具，cd到ppyoloe的demo路径
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```bat
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cd fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1\examples\vision\detection\paddledetection\cpp
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```
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|
```bat
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||||||
|
mkdir build && cd build
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||||||
|
cmake .. -G "Visual Studio 16 2019" -A x64 -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR=%cd%\..\..\..\..\..\..\..\fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1 -DCUDA_DIRECTORY="C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.2"
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|
```
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||||||
|
然后执行
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```bat
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|
msbuild infer_demo.sln /m:4 /p:Configuration=Release /p:Platform=x64
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```
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||||||
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||||||
|
### 4.2 运行 demo
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|
```bat
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||||||
|
cd Release
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infer_ppyoloe_demo.exe ppyoloe_crn_l_300e_coco 000000014439.jpg 0 # CPU
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||||||
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infer_ppyoloe_demo.exe ppyoloe_crn_l_300e_coco 000000014439.jpg 1 # GPU
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||||||
|
infer_ppyoloe_demo.exe ppyoloe_crn_l_300e_coco 000000014439.jpg 2 # GPU + TensorRT
|
||||||
|
```
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特别说明，exe运行时所需要的依赖库配置方法，请参考章节: [多种方法配置exe运行时所需的依赖库](#CommandLineDeps)
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## 5. SDK使用方式二：Visual Studio 2019 创建 sln 工程使用 C++ SDK
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本章节针对非CMake用户，介绍如何在Visual Studio 2019 中创建 sln 工程使用 FastDeploy C++ SDK. CMake用户请直接看下一章节。另外，本章节内容特别感谢“梦醒南天”同学关于FastDeploy使用的文档教程：[如何在 Windows 上使用 FastDeploy C++ 部署 PaddleDetection 目标检测模型](https://www.bilibili.com/read/cv18807232)
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<div id="VisualStudio2019Sln"></div>
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### 5.1 步骤一：Visual Studio 2019 创建 sln 工程项目
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<div id="VisualStudio2019Sln1"></div>
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（1） 打开Visual Studio 2019，点击"创建新项目"->点击"控制台程序"，从而创建新的sln工程项目.
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（2）点击“创建”，便创建了一个空的sln工程。我们直接从examples里面拷贝infer_ppyoloe的代码这里。
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### 5.2 步骤二：从examples中拷贝infer_ppyoloe.cc的代码到工程
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<div id="VisualStudio2019Sln2"></div>
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（1）从examples中拷贝infer_ppyoloe.cc的代码到工程，直接替换即可，拷贝代码的路径为：
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```bat
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fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1\examples\vision\detection\paddledetection\cpp
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```
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### 5.3 步骤三：将工程配置设置成"Release x64"配置
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<div id="VisualStudio2019Sln3"></div>
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### 5.4 步骤四：配置头文件include路径
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<div id="VisualStudio2019Sln4"></div>
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（1）配置头文件include路径：鼠标选择项目，然后单击右键即可弹出下来菜单，在其中单击“属性”。
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（2）在弹出来的属性页中选择：C/C++ —> 常规 —> 附加包含目录，然后在添加 fastdeploy 和 opencv 的头文件路径。如：
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```bat
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D:\qiuyanjun\fastdeploy_build\built\fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1\include
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D:\qiuyanjun\fastdeploy_build\built\fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1\third_libs\install\opencv-win-x64-3.4.16\build\include
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```
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用户需要根据自己实际的sdk路径稍作修改。
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### 5.5 步骤五：配置lib路径和添加库文件
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<div id="VisualStudio2019Sln5"></div>
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（1）属性页中选择：链接器—>常规—> 附加库目录，然后在添加 fastdeploy 和 opencv 的lib路径。如：
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```bat
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D:\qiuyanjun\fastdeploy_build\built\fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1\lib
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D:\qiuyanjun\fastdeploy_build\built\fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1\third_libs\install\opencv-win-x64-3.4.16\build\x64\vc15\lib
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```
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（2）添加库文件：只需要 fastdeploy.lib 和 opencv_world3416.lib
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### 5.6 步骤六：编译工程并运行获取结果
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<div id="VisualStudio2019Sln6"></div>
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（1）点击菜单栏“生成”->“生成解决方案”
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编译成功，可以看到exe保存在：
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```bat
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D:\qiuyanjun\fastdeploy_test\infer_ppyoloe\x64\Release\infer_ppyoloe.exe
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```
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（2）执行可执行文件，获得推理结果。 首先需要拷贝所有的dll到exe所在的目录下。同时，也需要把ppyoloe的模型文件和测试图片下载解压缩后，拷贝到exe所在的目录。 特别说明，exe运行时所需要的依赖库配置方法，请参考章节: [多种方法配置exe运行时所需的依赖库](#CommandLineDeps)
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## 6. SDK使用方式三：Visual Studio 2019 创建 CMake 工程使用 C++ SDK
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<div id="VisualStudio2019"></div>
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本章节针对CMake用户，介绍如何在Visual Studio 2019 中创建 CMake 工程使用 FastDeploy C++ SDK.
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### 6.1 步骤一：Visual Studio 2019 创建“CMake”工程项目
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<div id="VisualStudio20191"></div>
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（1）打开Visual Studio 2019，点击"创建新项目"->点击"CMake"，从而创建CMake工程项目。以PPYOLOE为例，来说明如何在Visual Studio 2019 IDE中使用FastDeploy C++ SDK.
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（2）打开工程发现，Visual Stuio 2019已经为我们生成了一些基本的文件，其中包括CMakeLists.txt。infer_ppyoloe.h头文件这里实际上用不到，我们可以直接删除。
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### 6.2 步骤二：在CMakeLists中配置 FastDeploy C++ SDK
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<div id="VisualStudio20192"></div>
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（1）在工程创建完成后，我们需要添加infer_ppyoloe推理源码，并修改CMakeLists.txt，修改如下：
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（2）其中infer_ppyoloe.cpp的代码可以直接从examples中的代码拷贝过来：
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- [examples/vision/detection/paddledetection/cpp/infer_ppyoloe.cc](../../examples/vision/detection/paddledetection/cpp/infer_ppyoloe.cc)
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（3）CMakeLists.txt主要包括配置FastDeploy C++ SDK的路径，如果是GPU版本的SDK，还需要配置CUDA_DIRECTORY为CUDA的安装路径，CMakeLists.txt的配置如下：
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```cmake
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project(infer_ppyoloe_demo C CXX)
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cmake_minimum_required(VERSION 3.12)
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# Only support "Release" mode now
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set(CMAKE_BUILD_TYPE "Release")
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# Set FastDeploy install dir
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set(FASTDEPLOY_INSTALL_DIR "D:/qiuyanjun/fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1"
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CACHE PATH "Path to downloaded or built fastdeploy sdk.")
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# Set CUDA_DIRECTORY (CUDA 11.x) for GPU SDK
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set(CUDA_DIRECTORY "C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.7"
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CACHE PATH "Path to installed CUDA Toolkit.")
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include(${FASTDEPLOY_INSTALL_DIR}/FastDeploy.cmake)
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include_directories(${FASTDEPLOY_INCS})
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add_executable(infer_ppyoloe_demo ${PROJECT_SOURCE_DIR}/infer_ppyoloe.cpp)
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target_link_libraries(infer_ppyoloe_demo ${FASTDEPLOY_LIBS})
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# Optional: install all DLLs to binary dir.
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install_fastdeploy_libraries(${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/Release)
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```
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### 6.3 步骤三：生成工程缓存并修改CMakeSetting.json配置
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<div id="VisualStudio20193"></div>
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（1）点击"CMakeLists.txt"->右键点击"生成缓存":
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发现已经成功生成缓存了，但是由于打开工程时，默认是Debug模式，我们发现exe和缓存保存路径还是Debug模式下的。 我们可以先修改CMake的设置为Release.
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（2）点击"CMakeLists.txt"->右键点击"infer_ppyoloe_demo的cmake设置"，进入CMakeSettings.json的设置面板，把其中的Debug设置修改为Release.
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同时设置CMake生成器为 "Visual Studio 16 2019 Win64"
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（3）点击保存CMake缓存以切换为Release配置：
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（4）：（4.1）点击"CMakeLists.txt"->右键"CMake缓存仅限x64-Release"->"点击删除缓存"；（4.2）点击"CMakeLists.txt"->"生成缓存"；（4.3）如果在步骤一发现删除缓存的选项是灰色的可以直接点击"CMakeLists.txt"->"生成"，若生成失败则可以重复尝试（4.1）和（4。2）
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最终可以看到，配置已经成功生成Relase模式下的CMake缓存了。
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### 6.4 步骤四：生成可执行文件，运行获取结果。
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<div id="VisualStudio20194"></div>
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（1）点击"CMakeLists.txt"->"生成"。可以发现已经成功生成了infer_ppyoloe_demo.exe，并保存在`out/build/x64-Release/Release`目录下。
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（2）执行可执行文件，获得推理结果。 首先需要拷贝所有的dll到exe所在的目录下，这里我们可以在CMakeLists.txt添加一下命令，可将FastDeploy中所有的dll安装到指定的目录。
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```cmake
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install_fastdeploy_libraries(${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/Release)
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```
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（3）同时，也需要把ppyoloe的模型文件和测试图片下载解压缩后，拷贝到exe所在的目录。 准备完成后，目录结构如下：
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（4）最后，执行以下命令获得推理结果：
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```bat
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D:\xxxinfer_ppyoloe\out\build\x64-Release\Release>infer_ppyoloe_demo.exe ppyoloe_crn_l_300e_coco 000000014439.jpg 0
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[INFO] fastdeploy/runtime.cc(304)::fastdeploy::Runtime::Init Runtime initialized with Backend::OPENVINO in Device::CPU.
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DetectionResult: [xmin, ymin, xmax, ymax, score, label_id]
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415.047180,89.311569, 506.009613, 283.863098, 0.950423, 0
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||||||
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163.665710,81.914932, 198.585342, 166.760895, 0.896433, 0
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||||||
|
581.788635,113.027618, 612.623474, 198.521713, 0.842596, 0
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||||||
|
267.217224,89.777306, 298.796051, 169.361526, 0.837951, 0
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......
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153.301407,123.233757, 177.130539, 164.558350, 0.066697, 60
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||||||
|
505.887604,140.919601, 523.167236, 151.875336, 0.084912, 67
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Visualized result saved in ./vis_result.jpg
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```
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打开保存的图片查看可视化结果：
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<div align="center">
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<img src="https://user-images.githubusercontent.com/19339784/184326520-7075e907-10ed-4fad-93f8-52d0e35d4964.jpg", width=480px, height=320px />
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</div>
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特别说明，exe运行时所需要的依赖库配置方法，请参考章节: [多种方法配置exe运行时所需的依赖库](#CommandLineDeps)
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## 7. 多种方法配置exe运行时所需的依赖库
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<div id="CommandLineDeps"></div>
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### 7.1 方式一：修改CMakeLists.txt，一行命令配置(推荐)
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<div id="CommandLineDeps1"></div>
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考虑到Windows下C++开发的特殊性，如经常需要拷贝所有的lib或dll文件到某个指定的目录，FastDeploy提供了`install_fastdeploy_libraries`的cmake函数，方便用户快速配置所有的dll。修改ppyoloe的CMakeLists.txt，添加：
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```cmake
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install_fastdeploy_libraries(${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/Release)
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```
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### 7.2 方式二：命令行设置环境变量
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<div id="CommandLineDeps2"></div>
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编译好的exe保存在Release目录下，在运行demo前，需要将模型和测试图片拷贝至该目录。另外，需要在终端指定DLL的搜索路径。请在build目录下执行以下命令。
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```bat
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set FASTDEPLOY_HOME=%cd%\..\..\..\..\..\..\..\fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1
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set PATH=%FASTDEPLOY_HOME%\lib;%PATH%
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set PATH=%FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\onnxruntime\lib;%PATH%
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set PATH=%FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\opencv-win-x64-3.4.16\build\x64\vc15\bin;%PATH%
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set PATH=%FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\paddle_inference\paddle\lib;%PATH%
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set PATH=%FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\paddle_inference\third_party\install\mkldnn\lib;%PATH%
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set PATH=%FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\paddle_inference\third_party\install\mklml\lib;%PATH%
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set PATH=%FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\paddle2onnx\lib;%PATH%
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set PATH=%FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\tensorrt\lib;%PATH%
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set PATH=%FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\faster_tokenizer\lib;%PATH%
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set PATH=%FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\faster_tokenizer\third_party\lib;%PATH%
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set PATH=%FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\yaml-cpp\lib;%PATH%
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set PATH=%FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\openvino\bin;%PATH%
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set PATH=%FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\openvino\3rdparty\tbb\bin;%PATH%
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```
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注意，需要拷贝onnxruntime.dll到exe所在的目录。
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```bat
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copy /Y %FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\onnxruntime\lib\onnxruntime* Release\
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```
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由于较新的Windows在System32系统目录下自带了onnxruntime.dll，因此就算设置了PATH，系统依然会出现onnxruntime的加载冲突。因此需要先拷贝demo用到的onnxruntime.dll到exe所在的目录。如下
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```bat
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where onnxruntime.dll
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C:\Windows\System32\onnxruntime.dll # windows自带的onnxruntime.dll
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```
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可以把上述命令拷贝并保存到build目录下的某个bat脚本文件中(包含copy onnxruntime)，如`setup_fastdeploy_dll.bat`，方便多次使用。
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```bat
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setup_fastdeploy_dll.bat
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```
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### 7.3 方式三：手动拷贝依赖库到exe的目录下
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<div id="CommandLineDeps3"></div>
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手动拷贝，或者在build目录下执行以下命令：
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```bat
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set FASTDEPLOY_HOME=%cd%\..\..\..\..\..\..\..\fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1
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copy /Y %FASTDEPLOY_HOME%\lib\*.dll Release\
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copy /Y %FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\onnxruntime\lib\*.dll Release\
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copy /Y %FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\opencv-win-x64-3.4.16\build\x64\vc15\bin\*.dll Release\
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copy /Y %FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\paddle_inference\paddle\lib\*.dll Release\
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copy /Y %FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\paddle_inference\third_party\install\mkldnn\lib\*.dll Release\
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copy /Y %FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\paddle_inference\third_party\install\mklml\lib\*.dll Release\
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copy /Y %FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\paddle2onnx\lib\*.dll Release\
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copy /Y %FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\tensorrt\lib\*.dll Release\
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copy /Y %FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\faster_tokenizer\lib\*.dll Release\
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||||||
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copy /Y %FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\faster_tokenizer\third_party\lib\*.dll Release\
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copy /Y %FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\yaml-cpp\lib\*.dll Release\
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copy /Y %FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\openvino\bin\*.dll Release\
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copy /Y %FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\openvino\bin\*.xml Release\
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copy /Y %FASTDEPLOY_HOME%\third_libs\install\openvino\3rdparty\tbb\bin\*.dll Release\
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```
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|
可以把上述命令拷贝并保存到build目录下的某个bat脚本文件中，如`copy_fastdeploy_dll.bat`，方便多次使用。
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```bat
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copy_fastdeploy_dll.bat
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```
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特别说明：上述的set和copy命令对应的依赖库路径，需要用户根据自己使用SDK中的依赖库进行适当地修改。比如，若是CPU版本的SDK，则不需要TensorRT相关的设置。
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## 8. CLion 2022 IDE 方式使用 C++ SDK
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<div id="CLion"></div>
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- TODO
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