对于需要高性能的场景,可以考虑使用ONNX Runtime GPU,并通过百度智能云千帆大模型平台来访问和利用这些高效的推理服务。此外,在实际部署中,还可以通过调整ONNX Runtime的配置参数,如线程数、批处理大小等,来优化模型的推理性能。 综上所述,ONNX、ONNX Runtime及ONNX Runtime GPU是深度学习领域中非常重要的技术。
完成基本开发之后想用onnnruntime来提高模型的推理性能,导出onnx模型后,分别用torch和onnxruntime进行推理测试(显卡一张RTX3090),结果发现:(1)在仅使用CPU的情况下,onnxruntime和torch推理时间近乎相等;(2)在使用GPU的情况下,torch推理速度提升了10倍左右,但onnxruntime推理速度不升反降,慢了将近一半。 原因分析...
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 AI代码解释 session = onnxruntime.InferenceSession(str(model_path), providers=[ "CUDAExecutionProvider", "CPUExecutionProvider" ]) session.run(None, inputs) 解...
2.2 填写opencv 和对应路径 2.3 打开工程 手动配置onnxruntime-win-x64-gpu-1.9.0 包含目录:D:\onnxruntime-win-x64-gpu-1.9.0\include 引用目录:D:\onnxruntime-win-x64-gpu-1.9.0\lib 链接器输入: onnxruntime.lib onnxruntime_providers_cuda.lib onnxruntime_providers_shared.lib 2.4 如...
项目中有模型转onnx的需求,所以Python中也需要有onnx的依赖包。 在线安装报错python3 -m pip install onnx==1.9.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 由于在线安装报错,故只能选择下离线包的方式来安装。…
搭建onnxruntime-gpu 运行环境 目录 1. 采用 conda 安装 遇到错误 原因: 解决方案: 2. 采用 dokcer 安装 回到顶部 1. 采用 conda 安装 遇到错误 [E:onnxruntime:Default, provider_bridge_ort.cc:1480 TryGetProviderInfo_CUDA] /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/provider_bridge_ort.cc:1193 ...
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", ...
本文将指导您如何在支持 GPU 的环境中编译和安装 ONNX Runtime,使其同时支持 Python 和 C++ 开发。通过本文,您将了解 ONNX Runtime 的基本概念、编译前的准备工作、编译过程以及如何在 Python 和 C++ 中使用 ONNX Runtime。
最近准备整理一下使用TNN、MNN、NCNN和ONNXRuntime的系列笔记,好记性不如烂笔头(记性也不好),方便自己以后踩坑的时候爬的利索点~( 看这 ,目前 80多C++推理例子,能编个lib来用,感兴趣的同学可以看看,就不…
首先，选择正确的基础镜像是部署ONNXRuntime GPU的关键。ONNXRuntime GPU依赖CUDA库，因此，镜像中必须包含CUDA动态库。在Docker Hub搜索PyTorch镜像时，选择带有CUDA库的devel版本（用于编译）是明智之举，尽管runtime版本在某些情况下也有效，但devel版本提供了更好的CUDA库支持。对于runtime和devel版本的...