provider_option_map["gpu_external_alloc"] = str(torch_gpu_allocator.gpu_caching_allocator_raw_alloc_address()) provider_option_map["gpu_external_free"] = str(torch_gpu_allocator.gpu_caching_allocator_raw_delete_address()) provider_option_map["gpu_external_empty_cache"] = str(torch_gpu_allo...
后来等待cmake跑先编译纯cpu的版本(不带gpu并行运算加速)。 具体表现在cmake上是设置 onnxruntime_USE_CUDA 、onnxruntime_USE_TENSORRT、onnxruntime_USE_ROCM 等等一系列环境变量设置 False。 现在都忘记中间的过程了,反正自己鼓弄后来发现这步骤,最好是使用他所提供的一个python脚本,内部去调用cmake生成项目。
以安装onnxruntime-gpu==1.8为例，首先安装CUDA 11.0。CUDA的安装可以参考链接 wget https://develo...
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 ONNX Runtime CUDA cuDNN版本对应表: https://onnxrun...
windows10 编译onnxruntime_a little cabbage的博客-CSDN博客_win10 编译onnxruntime 【用已有的】 onnxruntime——cuda——cudnn: CUDA - onnxruntime cuda——显卡驱动: CUDA Compatibility :: NVIDIA Data Center GPU Driver Documentation
因为我使用的是GPU版本的onnxruntime,所以providers参数设置的是"CUDAExecutionProvider";如果是CPU版本,则需设置为"CPUExecutionProvider"。 模型加载成功后,我们可以查看一下模型的输入、输出层的属性: for input in session.get_inputs(): print("input name: ", input.name) ...
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...
通过移植本人项目https://gitee.com/raoyutian/PaddleOCRSharp的PaddleOCR的C++代码并顺利编译完成。经过测试,GPU推理速度明显比Paddle框架的GPU版本还快。 于是找一台4090显卡的机器进行测试,同样安装CUDA的12.1版本,以及与开发环境一样CUDNN版本。期待也能顺利使用显卡加速。
支持CUDA 的 GPU:确保您的计算机上安装了支持 CUDA 的 GPU,并安装了正确版本的 NVIDIA 驱动程序。 CMake:CMake 是一个跨平台的自动化构建系统,用于控制编译过程。请确保您的计算机上安装了 CMake。 Python 和 pip:ONNX Runtime 支持 Python 开发,因此您需要安装 Python 和 pip 包管理器。 C++ 编译器:ONNX...