onnxruntime c++接口中提供了对fp16数据类型的支持,开发者可以使用fp16数据类型来加载模型和进行推理操作。通过使用fp16数据类型,开发者可以在支持fp16推理的硬件加速器上获得更高的性能,并且节约模型存储空间。在onnxruntime c++中,开发者可以通过简单的API调用来实现fp16推理的模型加载和推理操作。这为开发者提供了...
运行时,配置 provder ,gpu_mem_limit参数来进行限制,比如2G显存 2147483648 2 * 1024 * 1024 * 1024 Python providers = [ ( "TensorrtExecutionProvider", { "device_id": 0, "trt_max_workspace_size": 2147483648, "trt_fp16_enable": True, }, ), ( "CUDAExecutionProvider", { "device_id": 0...
深度学习训练模型在NVIDIA设备上高效推理的SDK,内含推理优化器和运行时环境,使模型能以更高吞吐量和更低延迟运行,提供C++和Python API 量化(对处理更加简单) 可以利用--fp16 \ 或--int8 \ 进行量化 常见问题 避免torch model 中的使用numpy或者python内置类型,使用torch.Tensor。使用torch.Tensor保持模型的可移植性...
1.14 以前的版本 cudnn_conv_use_max_workspace 这个 flag 默认是 0,意味着只会分配 32MB 出来,1.14 之后的版本默认是设置为 1,保证选择到最优的卷积算法,但有可能造成 peak memory usage 提高 官方说法是,fp16 模型,cudnn_conv_use_max_workspace 设置为 1 很重要,floatanddouble就不一定 需要改的话: pro...
在使用ONNX Runtime和CUDA进行推理时,可以通过一些方法来优化性能,例如: 使用半精度浮点数(FP16)代替单精度浮点数(FP32),以减少内存使用和加快计算速度。 调整批处理大小,以充分利用GPU的并行处理能力。 使用ONNX Runtime的优化功能,如自动混合精度(AMP)和内存优化。 六、总结 本文介绍了如何使用ONNX Runtime和...
对fp16的优化是很正常的，因为在训练时，我们一般都会使用混合精度，特别是对于大型模型来说。ONNX Runtime 在较小的批量大小下比 PyTorch 2.0 表现更好，而在较大的批量大小下结果恰恰相反。这也是因为 ONNX Runtime 主要是为推理而设计的（通常使用较小的批大小），而PyTorch 2.0 的主要目标是训练。PyTorch...
inference_session 是onnx-runtime承载模型推理的总入口 onnx_runtime\onnx-runtime\onnxruntime\core\session\inference_session.h // 简单用法流程如下: * Sample simple usage: * CPUExecutionProviderInfo epi; * ProviderOption po{"CPUExecutionProvider", epi}; ...
5.1 构建推理引擎(engine文件) 5.2 读取engine文件并部署模型 5.3 fp32、fp16模型对比测试 6. OpenVINO部署GoogLeNet 6.1 推理过程及代码 6.2 遇到的问题 7. 四种推理方式对比测试 参考资料 深度学习领域常用的基于CPU/GPU的推理方式有OpenCV DNN、ONNXRuntime、TensorRT以及OpenVINO。这几种方式的推理过程可以统一用...
在三个推理平台上测试结果如下: 运行截图如下:onnxruntime推理 OpenVINO推理 TensorRT推理 - FP32 转威FP16 TensorRT推理 - FP16 总结 之前我写过一篇文章比较了YOLOv5最新版本在OpenVINO、ONNXRUNTIME、OpenCV DNN上的速度比较,现在加上本篇比较了YOLOX在TensorRT、OpenVINO、ONNXRUNTIME上推理部署速度比较,得到的...
如果需要多张图片同时进行推理,可以通过设置export的dynamic_axes参数,将模型输入输出的指定维度设置为变量。 import torch import torchvision weight_file = 'googlenet_catdog.pt' onne_file = 'googlenet_catdog.onnx' model = torchvision.models.googlenet(num_classes=2, init_weights=True) model.load_state_...