在这个代码片段中,我们首先通过 providers`参数指定了优先使用 GPU 进行推理。如果没有可用的 GPU,ONNX Runtime 会自动回退到 CPU。 4.性能测试与优化 要确保模型推理时确实使用了 GPU,可以在初始化 InferenceSession 时检查返回的执行提供者 print(session.get_providers()) 此外,您可以使用 time`模块来测试推理时...
2.1首先是pip的版本非常重要,博主亲自测试了,发现确实只有对应版本,ONNX才能成功,以至于后续的onnxruntime才能正常的ReadLoad~~ pip install onnx==1.12.0 pip install onnx-simplifier==0.4.0 pip install coloredlogs==15.0.1 pip install humanfriendly==10.0 pip install onnxruntime-gpu==1.12.0 pip isntal...
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onnxruntime-gpu 在程序启动后第一次推断会消耗较大的系统资源,并且耗时更久,本文记录优化方法。 问题描述 在Python下onnxruntime-gpu加载 onnx 模型后,创建 seddion 进行数据推断,在第一次执行时会比之后执行耗时更久,需要资源更多。 代码语言:text 复制 session = onnxruntime.InferenceSession(str(model_path...
比较常用的服务端部署方案包括tensorrt、onnxruntime-gpu等等。onnxruntime-gpu版本可以说是一个非常简单易用的框架,因为通常用pytorch训练的模型,在部署时,会首先转换成onnx,而onnxruntime和onnx又是有着同一个爸爸,无疑,在op的支持上肯定是最好的。采用onnxruntime来部署onnx模型,不需要经过任何二次的模型...
最近在使用GPU对onnx模型进行加速过程中(仅针对N卡,毕竟也没有别的显卡了。。),遇到了点问题:就是明明在安装了合适版本的显卡驱动和CUDA后,onnx还是不能够成功调用GPU,并且还出现了先导入torch,再导入onnxruntime就可以成功调用的奇怪现象。 测试机器:Windows10,RTX 3070,onnxruntime-gpu==1.16.1,显卡驱动:522...
1 先检测是否无法使用GPU加速 检测代码如下,记得把模型换成你模型的地址 importonnxruntimeprint(onnxruntime.__version__)print(onnxruntime.get_device() )#如果得到的输出结果是GPU,所以按理说是找到了GPU的 ort_session= onnxruntime.InferenceSession("your_onnx_module_path.onnx", ...
支持CUDA 的 GPU:确保您的计算机上安装了支持 CUDA 的 GPU,并安装了正确版本的 NVIDIA 驱动程序。 CMake:CMake 是一个跨平台的自动化构建系统,用于控制编译过程。请确保您的计算机上安装了 CMake。 Python 和 pip:ONNX Runtime 支持 Python 开发,因此您需要安装 Python 和 pip 包管理器。 C++ 编译器:ONNX...
在使用 ONNX Runtime GPU 运行推理时,可以通过调用 onnxruntime.capi._pybind_state.reset_default_logger_severity() 函数来释放 GPU 显存。这个函数将重置 ONNX Runtime 的默认日志记录器并释放由 ONNX Runtime 使用的 GPU 内存。 以下是一个示例代码片段,展示了如何在使用 ONNX Runtime GPU 运行推理后释放...
1.创建一个新的 Conda 环境并激活 conda create -n tensorrt_env python=3.9 conda activate tensorrt_env 2.安装 CUDA Toolkit及cudnn(如已安装可跳过) conda install-c conda-forge cudatoolkit=11.3conda install-c conda-forge cudnn=8.2.1 3.安装 TensorRT ...