他不向下兼容版本,就是说你可能cuda版本是12.2,安装了最新的1.18 ,CUDA版本的12.4就不能使用了,因此需要在安装的时候添加你cuda版本对应的ORT的版本 pip install onnxruntime-gpu==what_you_want_version --extra-index-url https://aiinfra.pkgs.visualstudio.com/PublicPackages/_packaging/onnxruntime-cuda-12...
Uses the same CUDA stream for all threads of the CUDA EP. This is implicitly enabled byhas_user_compute_stream,enable_cuda_graphor when using an external allocator. Default value: false gpu_mem_limit The size limit of the device memory arena in bytes. This size limit is only for the exe...
pip install onnxruntime-gpu # 安装GPU版本 先确认下onnxruntime是否真的能用到你的GPU,如果能获取 TensorrtExecutionProvider 和 CUDAExecutionProvider,那么恭喜你!一切正常!你可以愉快地进行GPU推理部署了。 root@xxx:/workspace# python Python 3.8.8 (default, Feb 24 2021, 21:46:12) [GCC 7.3.0] ::...
对于cuda12.x版本,只需要: pip install onnxruntime-gpu==1.19.2 就可以了。 另外,对于linux系统,也是如此解决。
Describe the issue Hello! I use onnxruntime to run ptq(quant, static), but my cpu threads are always be killed. So, I want to use gpu. But, when I set provider=['CUDAExecutionProvider'], the error 'Failed to create cuda provider' was com...
根据onnxruntime的官方文档NVIDIA - CUDA onnxruntime1.18.1版本是支持CUDA的12.X版本,Onnxruntime居然依赖文件名是错误的。坑死宝宝了!!! 安装CUDA12.5版本,发现也不行。 最终使用onnxruntime-gpu的1.18.0版本, 完美解决!哈哈哈哈 不是最新版本就一定好,有多少坑,坑有多深,慢慢摸索吧。
对于CUDA 12.2 的 ONNX Runtime 1.17 需要用以下命令下载才行,不能用一般的pip install onnxruntime 或 pip install onnxruntime-gpu,相关文档:Install ONNX Runtime pip install onnxruntime-gpu --extra-index-url https://aiinfra.pkgs.visualstudio.com/PublicPackages/_packaging/onnxruntime-cuda-12/...
Description I recently made a switch to 2.36.0 from 2.21.0 and noticed that some of my models have slowed down noticeably. I ran perf analyzer on the models in the 2 different versions and noticed that the newer version is able to atleas...
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=...
'GPU' #表示GPU可用 >>> onnxruntime.get_available_providers() ['TensorrtExecutionProvider', 'CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider'] 1. 2. 3. 4. 5. 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 ...