下载完成后,在该目录打开终端,进入你创建的虚拟环境,直接使用pip install onnxruntime-1.8.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl 进行安装即可。 安装成功如下: 补充后面发现此版本是cpu版本,我想用GPU版本的,如何下载请参考该博主:Jetson系列安装onnxruntime-gpu_jetson onnxruntime-...
5. 安装 cd /build/Linux/Release sudo make install 1. 2. 6.查看 /usr/lcoal 查看安装 1. 7.下载 (1) 整个 build 目录,包含build/Linux/Relase (2) 仅 Python3.8 安装文件,onnxruntime-gpu-1.16.0-cp38-cp38-linux-aarch64.whl 8. 静态库编译安装 1)编译 添加l --build_shared_lib ./build....
在编译 ONNX Runtime 之前,您需要准备以下环境: 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...
三、安装Jetson-stats管理工具 使用Jetson Xavier NX的时候需要查看cpu 电源,gpu的使用 频率和调度等情况,简单的top 命令已经不能满足需求了,有一款软件 jetson-stats ,它相当于主机端使用nvidia-smi来查看显卡使用情况一样,可以完成NX板卡上述资源消耗的使用情况。 配置pip python3 sudo apt-get install python3-pip...
5.根据官方文档说明cuda12.x的版本安装onnx采用如下方式 。 pip install onnxruntime-gpu --extra-index-url https://aiinfra.pkgs.visualstudio.com/PublicPackages/_packaging/onnxruntime-cuda-12/pypi/simple/ 6.提示错误:Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path!
1.下载onnxruntime-gpu版本 博主这里使用的是onnxruntime-gpu-1.7 这里选择onnxruntime-linux-x64-gpu-1.7.0.tgz 下载后解压,然后放在主目录里,我们可以看到打开文件后有include和lib两个文件夹。这个我们之后要在cmakelist里链接。 2.下载vscode并创建cmake工程 ...
ONNXRuntime是由微软开发的一款跨平台的深度学习推理引擎,它支持多种硬件设备和操作系统,包括CPU、GPU和嵌入式设备。它通过解析、优化和执行ONNX(Open Neural Network Exchange)模型来实现高效的推理。ONNX是一种开放标准的深度学习模型交换格式,它允许不同的深度学习框架之间进行模型的互相转换和共享。 二、使用ONNX...
安装完成后,您可以通过在Python中导入onnxruntime模块来验证安装是否成功。虽然您安装的是onnxruntime-gpu,但通常是通过import onnxruntime as ort来导入并使用它,因为onnxruntime-gpu是onnxruntime的一个特定版本,它在内部处理GPU加速。 在命令行中运行Python解释器,并尝试以下命令: python python -c "import on...
--use_openvino:CPU_FP32 就是 CPU版本,也可以设 GPU_FP32 或 GPU_FP16; --cmake_generator:默认是 Vusual Studio 2017,其他版本如要额外指定; --skip_tests:如果不配置,编译过程非非常慢,而且极有可能中间某个无关紧要的小测试通不过,导致编译失败; --build_java:需要 jni 库,必选; --parallel:默认...
Visual Studio配置CUDA的步骤: 参考上一节Opencv的配置方式,将C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\include添加至头文件目录,将C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib\x64添加至库文件目录。 4、配置Onnxruntime ...