如果GPU不可用,可以在~/.bashrc中添加下面两行内容: export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 1. 2. 二、使用onnxruntime推理 推理过程示例如下: import onnxruntime import numpy as np device_name = 'cuda:0' # or 'cpu' print(on...
# 1、gpu版本的onnxruntime 首先要强调的是,有两个版本的onnxruntime,一个叫onnxruntime,只能使用cpu推理,另一个叫onnxruntime-gpu,既可以使用gpu,也可以使用cpu。 如果自己安装的是onnxruntime,需要卸载后安装gpu版本。 ```bash pip uninstall onnxruntime pip install onnxruntime-gpu==1.9 ``` # 2...
这里以OpenVINO为例,在Intel Iris Xe GPU上进行推理,主要对比在Python ONNXRuntime 和 C++ OpenVINO 推理引擎的推理加速效果。 Python ONNXRuntime from memory_profiler import profile import onnxruntime import numpy as np import time data = np.random.rand(1, 3, 224, 224).astype(np.float32) # 示...
gpu_external_* is used to pass external allocators. Example python usage: from onnxruntime.training.ortmodule.torch_cpp_extensions import torch_gpu_allocator provider_option_map["gpu_external_alloc"] = str(torch_gpu_allocator.gpu_caching_allocator_raw_alloc_address()) provider_option_map["gpu_...
环境版本信息: cuda 12.2 解决方法: 在尝试了 cuda 降低版本,对齐 cuda、onxx runtime、cudnn 之后,受此链接启发,使用官方文档重装环境后成功运行。 从facefusion官方GitHub主页下载了最新版本,按照官方文档提供的安装说明重新安装。 在博文最后附上了我在 face fusion 2.6.1 版本下可以运行的 conda 环境 requiremen...
pip install onnx==1.9.0pip install onnxruntime-gpu==1.9.0 报错[ONNXRuntimeError] : 9 : NOT_IMPLEMENTED : Could not find an implementation for xxx node with name 'yyy' 解决: onnx 版本对应关系,在本机安装对应版本的 CUDA cudnn
首先，前往官网下载对应Python与jetpack版本的whl离线包。在Jetson Zoo - eLinux.org中根据需求找到onnxruntime-gpu的下载页面。由于jetpack中可能不包含特定版本的onnx包，需在PyPI中根据版本需求下载。我原计划下载1.9.0版本，但未找到对应ARM架构的包。因此，最终选择了1.10.0版本。下载后上传至服务...
ONNXRuntime是微软推出的一款推理框架,用户可以非常便利的用其运行一个onnx模型。ONNXRuntime支持多种运行后端包括CPU,GPU,TensorRT,DML等。可以说ONNXRuntime是对ONNX模型最原生的支持。 01 概述 虽然大家用ONNX时更多的是作为一个中间表示,从pytorch转到onnx后直接喂到TensorRT或MNN等各种后端框架了= =,但这并...
首先pypi上官方的onnxruntime-gpu安装包只有1.19.0以上版本才支持cuda12.x,但1.19.0以上版本又不支持cudnn8.x,所以需要自己编译安装支持cudnn8.x且能支持cuda12.x的onnxruntime-gpu,不过已经有人编译过了,可以直接拿来用。 # 安装支持cuda12+cudnn8的onnxruntime-gpu1.18.0:pipinstall-Uonnxruntime-gpu=...
在搜索框搜索自己的模型,下载对应的checkpoint文件 依据模型README文档的建议或要求,将checkpoint文件放到相应的路径下(若无要求则自己创建文件夹保存) 二、MindSpore IR导出 1. mindir文件导出 (1) 修改模型配置文件 将device_target修改为GPU(当然如果你用CPU版mindspore就改成CPU) (2) 修改保存图选项save_graphs ...