不同的ONNX Runtime版本对CUDA版本的要求是不同的。一般来说,较新的ONNX Runtime版本支持较新的CUDA版本。因此,在选择ONNX Runtime版本时,我们需要考虑自己的CUDA环境。例如,如果你的CUDA版本是11.4,那么你应该选择支持CUDA 11.x的ONNX Runtime版本。 那么,如何确定ONNX Runtime版本与CUDA版本的对应关系呢?一...
由于Nvidia CUDA次要版本兼容性,使用CUDA 11.8构建的ONNX Runtime与任何CUDA 11.x版本兼容;使用CUDA 12.x构建的ONNX Runtime与任何CUDA 12.x版本兼容。 使用cuDNN 8.x构建的ONNX运行时与cuDNN 9.x不兼容,反之亦然。您可以根据与运行时环境匹配的CUDA和cuDNN主要版本选择包(例如,PyTorch 2.3使用cuDNN 8.x,...
2.1 CUDA版本和ONNXRUNTIME版本对应 如需使用支持GPU的版本,首先要确认自己的CUDA版本,然后选择下载对应的onnxruntime包。 举个栗子:如果CUDA版本是11.1,则可以下载onnxruntime1.7.0。各版本的onnxruntime支持的CUDA版本可以从版本介绍中看到。 onnxruntime1.7.0 Execution Providers 2.2 源码编译 下载onnxruntime...
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch可以知道需要下载pytorch==1.2.0和torchvision==0.4.0即可 下载链接传送门 cu100:CUDA10.0cp36:python3.6版本需要根直接的python版本号一致 找到对应的windows64位进行下载即可 查找torch==1.2.0和torchvision=0.4.0,python版本按实际情况...
那么能够与之搭配的TensorRT版本就是8.4.*.*, TensorRT又依赖的cuDNN版本是8.5.0.96 和 CUDA 11.4,如果你安装的是CUDA10或者CUDA12,那么将会在CUDA编译的时候报错各种函数找不到! ONNX Runtime TensorRT CUDA版本对应表: https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/TensorRT-ExecutionProvider.html ...
onnxruntime-gpu 版本依赖 ONNX Runtime CUDA cuDNN Notes 1.7 11.0.3 8.0.4 (Linux) 8.0.2.39 (Windows) libcudart 11.0.221 libcufft 10.2.1.245 libcurand 10.2.1.245 libcublasLt 11.2.0.252 libcublas 11.2.0.252 libcudnn 8.0.4 1.5-1.6 10.2 8.0.3 CUDA 11 can be built from source ...
1、onnxruntime 推理时,如果要使用GPU,一定要安装GPU版本,python -m pip install onnxruntime-gpu,卸载掉onnxruntime。 2、onnruntime-gpu与cuda的适配。在很多搜索中,只提到了第一条,但是一键pip默认安装的版本是最新的版本。因此会造成onnxruntime-gpu与cuda版本的不适配。 onnxruntime-gpu 1.2.0 对应cu...
onnxruntime、cuda、cudnn、显卡驱动 可以自己编译,也可以省事用已有的。注意版本对应。 下载地址: cuDNN(进去就知道下载的CUDA版本了):cuDNN Archive | NVIDIA Developer CUDA:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer,把下载链接里的.com改为.cn,速度可能更快。如果还是慢,登录账号后再试试。
首先，确保你的基础环境设置如下：操作系统：Ubuntu 18.04onnxruntime版本：1.6.0的GPU版本兼容的CUDA版本：10.2以及对应的cudnn版本：8.0.3重要提示：在选择onnxruntime-gpu的Python版本时，务必与CUDA和cudnn版本相匹配，否则可能会导致GPU无法正常使用。务必注意版本间的兼容性。接下来，我们以经典...