Linux 运行 CPU 运行 YOLOv3 图像检测样例，使用 OnnxRuntime 运行样例报错

[EmmonsCurse]

Hi:

1. infer_yolov3.py 代码部分并无 OnnxRuntime 支持
2. 执行 `python infer_yolov3.py --model_file=./yolov3_r50vd_dcn_270e_coco/model.pdmodel --params_file=./yolov3_r50vd_dcn_270e_coco/model.pdiparams --use_onnxruntime=1
   [ERROR] Cannot found attribute iou_aware in op: yolo_box

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C++ Traceback (most recent call last):

0 paddle_infer::Predictor::Predictor(paddle::AnalysisConfig const&)
1 paddle::CheckConvertToONNX(paddle::AnalysisConfig const&)

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Error Message Summary:

FatalError: Process abort signal is detected by the operating system.
[TimeInfo: *** Aborted at 1660880571 (unix time) try "date -d @1660880571" if you are using GNU date ***]
[SignalInfo: *** SIGABRT (@0x65b0) received by PID 26032 (TID 0x7fdd24cc5740) from PID 26032 ***]

Aborted (core dumped)`
添加完善后报错，是否为 yolov3 模型并不支持 OnnxRuntime 后端推理？

[funny000]

你好，请问你编译用的哪个版本的paddleinference，我在ubuntu20环境下g++9.4编译了2.3和2.6，用的resnet50 demo，编译通过，但是缺少so文件，把这些文件加入到环境变量也不行。

[EmmonsCurse]

你好，请问你编译用的哪个版本的paddleinference，我在ubuntu20环境下g++9.4编译了2.3和2.6，用的resnet50 demo，编译通过，但是缺少so文件，把这些文件加入到环境变量也不行。

develop 分支与 release 分支都可以编，2.6 以后的 C++ 预测库是默认开启 WITH_SHARED_PHI 编译的，其次官网的 C++ 预测库 是基于 gcc8.2 编的。可以试着编译 c++ 的resnet50推理代码时将 compile.sh 中 WITH_SHARED_PHI=ON 改为 WITH_SHARED_PHI=OFF

也可以 ldd path/to/paddle_inference/paddle/lib/libpaddle_inference.so 查找一下动态库 libphi.so 或者指定 LD_LIBRARY_PATH