安装好后验证onnxruntime是否用到GPU: >>> import onnxruntime >>> onnxruntime.get_device() 'GPU' #表示GPU可用 >>> onnxruntime.get_available_providers() ['TensorrtExecutionProvider', 'CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider'] 1. 2. 3. 4. 5. 如果GPU不可用,可以在~/.bashrc中添加...
1. 准备工作 「安装onnxruntime」 onnxruntime分为GPU版本和CPU版本,均可以通过pip直接安装: pip install onnxruntime-gpu #安装GPU版本 pip install onnxruntime #安装CPU版本 「注意:」GPU版本和CPU版本建议只选其中一个安装,否则默认会使用CPU版本。 「下载YOLOv8分割模型权重」 Ultralytics官方提供了用COCO...
ONNX Runtime安装: pip install onnxruntime # CPU build pip install onnxruntime-gpu # GPU build 模型转换: import torch input1 = torch.LongTensor([[i for i in range(32)]]) input_names = ["input_1"] output_names = ["output_1"] torch.onnx.export(self.model, input1, "./data...
OnnxRuntime Provider : ['TensorrtExecutionProvider', 'CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider'] 1.
在Windows系统上安装ONNX Runtime,您可以根据以下步骤进行操作。ONNX Runtime支持多种安装方式,包括通过pip安装Python包、直接下载预编译的库文件以及从源代码编译。以下是针对Windows系统的几种常见安装方法: 1. 通过pip安装Python包 如果您是在Python环境中使用ONNX Runtime,并且您希望使用CPU进行推理,可以使用以下pip...
在这篇文章中,我们将讨论如何在CPU上使用YOLOv5的ONNX Runtime进行推理实现。 一、安装ONNX Runtime 首先,我们需要安装ONNX Runtime库。可以通过如下命令来安装ONNXRuntime: pip install onnxruntime 安装完成后,我们就可以开始使用ONNX Runtime了。 二、模型转换 YOLOv5的原始模型是一个PyTorch模型,我们需要将...
这个命令将使用所有可用的 CPU 核心来执行编译。 安装ONNX Runtime: make install 这个命令将安装 ONNX Runtime 到您的系统中。 四、在 Python 中使用 ONNX Runtime 安装完 ONNX Runtime 后,您可以在 Python 中使用它来加载和运行 ONNX 模型。以下是一个简单的示例代码: import onnxruntime as ort # 加...
它利用了硬件加速功能,可以在CPU、GPU和专用加速器上实现高效的推理。此外,ONNX Runtime还支持模型的动态形状,使得模型在运行时可以适应不同的输入大小。 总结一下,使用ONNX Runtime进行机器学习模型的推理相对简单。首先,安装ONNX Runtime库,然后加载模型,配置推理会话,运行推理并处理输出结果。通过使用ONNX Run...
Python版本安装特别容易,一条命令行搞定 CPU版本 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 pip install onnxruntime GPU版本 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 pip install onnxruntime-gpu 通过下面的API函数可以查询当前支持推理Provider,代码如下: ...