如需使用支持GPU的版本,首先要确认自己的CUDA版本,然后选择下载对应的onnxruntime包。 举个栗子:如果CUDA版本是11.1,则可以下载onnxruntime1.7.0。各版本的onnxruntime支持的CUDA版本可以从版本介绍中看到。 onnxruntime1.7.0 Execution Providers 2.2 源码编译 下载onnxruntime源码包,解压,然后进入解压出来的目录运...
MacOS源码编译onnxruntime 1. git拉取分支 2. build.sh编译选项解读 2.1 build.sh源码分析 2.2 build.py脚本及编译选项 3. CMakeLists工程文件简介 3.1 CMakeLists中的编译选项 3.2 对PRIVATE链接的理解 4. 源码编译与brew安装的区别 5. 编译过程 6. 参考资料 7. 推荐阅读 有段时间没更了,最近准备整理一...
使用ONNXRuntime CAPI 进行模型推理的第一步是加载模型。通过调用 ONNXRuntime 提供的加载模型的接口,可以将事先准备好的ONNX 格式的模型文件加载到内存中,并获取模型的句柄,在后续的推理过程中使用该句柄进行操作。 3. 设置输入数据 在加载模型之后,需要将待推理的数据传递给模型。首先通过调用 ONNXRuntime 提供...
在MacOS环境下编译onnxruntime时，利用build.sh脚本简化了操作，其核心是传递参数给build.py脚本。build.py则负责针对不同平台设置编译参数，关键参数包括build_dir（指定库文件存放路径）和config（库类型）。具体编译选项的配置在build.py和CMakeLists.txt中体现。通过CMakeLists.txt预设值的修改，实现了...
其中的use_cuda表示你要使用CUDA的onnxruntime,cuda_home和cudnn_home均指向你的CUDA安装目录即可。 onnxruntime版本和cuda、cudnn版本要对应,具体参考官方推荐https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html。
在Linux上为onnxruntime生成C API,可以按照以下步骤进行: 1. 安装依赖:首先,需要安装一些必要的依赖项,包括CMake、Git、GCC等。可以使用包管理器如apt或yum来安装...
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* Whenever this struct is updated, please also update the MakeKey function in onnxruntime/core/framework/execution_provider.cc */ typedef enum OrtMemType { OrtMemTypeCPUInput = -2, // Any CPU memory used by non-CPU execution provider OrtMemTypeCPUOutput = -1, // CP...