Tensorrt 优点:在GPU上推理速度是最快的;缺点:不同显卡cuda版本可能存在不适用情况; ONNX Runtime优点:通用性好,速度较快,适合各个平台复制; 2.Yolov8 seg ONNX Runtime部署 如果存在问题,可私信博主提供源码工程 2.1 如何得到 .onnx from ultralytics import YOLO # Load a YOLOv8 model model = YOLO("ru...
3. CPU计时方法用于GPU任务计时 因为调用CUDA kernel 是非阻塞的,kernel语句后面的语句不等待kernel函数执行完,就会立即执行,所以直接使用CPU程序时间测量方法会造成测量失败。但是我们可以使用cudaThreadSynchronize() 暂停调用者的执行,直到前面的kernel函数执行完成。 经过cudaThreadSynchronize() 进行同步,前面所提及的所有...
由于声明是一种对功能的定义,是唯一的;而由于运行平台的不同,实现方式就存在差异,因此kernel往往与硬件相关,一个网络层(卷积层)一般表示一个算子(卷积算子),拥有单一的定义和多个实现版本即kernel(CpuConvKernel和GPUConvKernel)。 问题三、算子的调度过程? 在清楚了前面两个问题后,推理引擎的算子调度过程就是将...
跨平台兼容性,可以在Windows、Linux等多种操作系统上运行。 支持CPU和GPU加速,提供高性能的推理能力。 适用场景:适用于需要在多种硬件和软件平台上部署和运行深度学习模型的场景。 TensorFlow Lite 定义和目的:TensorFlow Lite是一个轻量级的深度学习框架,专为移动设备和嵌入式设备设计。它通过解决延时、隐私、连接性、...
优势:OnnxRuntime具有高性能和跨平台的特点,可以在多种硬件设备上运行,包括CPU、GPU和专用加速器。它支持多种编程语言,包括C#、C++、Python等,使开发人员能够在不同的开发环境中使用。 应用场景:OnnxRuntime适用于需要在不同平台上运行机器学习模型的场景,例如移动应用程序、嵌入式设备和云计算平台等。 推荐的腾讯云...
GPU加速首选TensorRT; CPU加速,单图推理首选OpenVINO,多图并行推理可选择ONNXRuntime; 如果需要兼具CPU和GPU推理功能,可选择ONNXRuntime。 下一篇内容:【模型部署 02】Python实现GoogLeNet在OpenCV DNN、ONNXRuntime、TensorRT、OpenVINO上的推理部署 1. 环境配置 ...
ONNX Runtime 是针对 ONNX 模型的以性能为中心的引擎,可在多个平台和硬件(Windows,Linux 和 Mac 以及 CPU 和 GPU 上)高效地进行推理。 如此处所述,事实证明,ONNX Runtime 可大大提高多个模型的性能。 对于本教程,您将需要安装 ONNX 和 ONNX Runtime 。 您可以使用pip install onnx onnxruntime获得 ONN...
一键人像抠图,实时支持的模型,整个代码实现是基于Pytorch完成,通过脚本可以一键导出ONNX格式模型,官方提供了ONNXRUNTIME模型部署推理演示的Python版本代码。项目的github地址如下: 代码语言:javascript 复制 https://github.com/ZHKKKe/MODNet 然后可以直接下载官方提供的ONNX格式模型文件,模型文件打开输入与输出格式如下: ...
'gpu_mem_limit': 2 * 1024 * 1024 * 1024, 'cudnn_conv_algo_search': 'EXHAUSTIVE', 'do_copy_in_default_stream': False, }), 'CPUExecutionProvider']) try: with torch.no_grad(): for i, data in enumerate(dataloader): image, labels, image_name = data ...