在300v上测试的,onnxtime-cann是通过onnx源码编译而来的,服务器上电脑cann版本为6.0,芯片型号300V。onnx执行引擎为CPUExecutionProvider推理耗时大概在50ms左右(实验了30次),然后其他保持不变,仅仅把onnx执行引擎为CANNExecutionProvider,推理耗时110ms左右。实现了反向加速!!! 请问一下有无小伙伴遇到类似的情况,有...
cuda第一次推理似乎都很慢 多推理几次就好了
原作者的项目txtai需要接 TTS,选用了ESPnet但在使用 onnx 导出模型并用 onnxruntime 测试以后,跟torch直接推理做了对比,发现比 torch 慢得多。 torch 推理的代码: import time from espnet2.bin.tts_inference import Text2Speech model = "espnet/kan-bayashi_ljspeech_vits" model = Text2Speech.from_pretr...
步骤1:将PyTorch模型转换为ONNX模型 在这一步,我们需要使用PyTorch提供的torch.onnx.export函数将PyTorch模型转换为ONNX模型。 importtorch# 定义一个PyTorch模型classModel(torch.nn.Module):def__init__(self):super(Model,self).__init__()self.fc=torch.nn.Linear(10,1)defforward(self,x):returnself.fc...
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叫 叫我A梦锅 发布于2022-12 用paddlepaddle训练的UNet模型转为onnx格式后,预测的速度变得也太慢了,谁知道这是什么原因吗? 0 收藏 回复 请登录后评论 关于AI Studio AI Studio是基于百度深度学习平台飞桨的人工智能学习与实训社区,提供在线编程环境、免费GPU算力、海量开源算法和开放数据,帮助开发者快速...
我把MOSS大模型转成onnx之后,发现使用onnxruntime的GPU推理,发现推理速度变慢了,比之前,为什么呢?显示全部 关注者3 被浏览963 关注问题写回答 邀请回答 好问题 添加评论 分享 暂时还没有回答,开始写第一个回答 下载知乎客户端 与世界分享知识、经验和见解 相关问题 怎样使用onnxrun...
请提供ncnn模型的 param 内容