在Python中使用ONNX Runtime进行GPU推理,你需要遵循以下步骤。这些步骤涵盖了从安装ONNX Runtime GPU版本到加载模型并执行推理的全过程。 1. 了解ONNX和ONNX Runtime的基本概念 ONNX (Open Neural Network Exchange): 是一种开放格式,用于表示深度学习模型。它使得模型可以在不同的框架和工具之间轻松迁移。 ONNX...
GPU_ID=0 CONTAINER_NAME=onnxruntime_gpu_test nvidia-docker run -idt -p ${PORT2}:${PORT1} \ # 指定你想设置的映射端口;idt中的d表示后台运行,去掉d表示不后台运行 -v ${SERVER_DIR}:${CONTAINER_DIR} \ # 挂载共享目录 如果需要 不需要的可以去掉这句 --shm-size=16gb --env NVIDIA_VISIBLE...
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使用推理引擎ONNX Runtime对ONNX模型进行推理 ONNX下载网址:https://onnxruntime.ai/ 在该网址可以选择适合自己的进行下载安装 使用引擎TensorRT对ONNX模型进行推理:Batch 图中batch划红线代表引用这几行代码,读取图片时可以同时读取多张照片,batch可以随意取值 Build Phase:对ONNX模型转换和优化,输出优化后的模型(...
应评论区的要求,更新一版python下的onnxruntime推理demo 1 环境 版本信息 ubuntu18.04 onnxruntime-gpu1.6.0 cuda 10.2 + cudnn8.0.3 注意:python下onnxruntime-gpu的版本要和cuda、cudnn匹配,否则安装之后会出现gpu不能使用的情况。 安装命令:pipinstallonnxruntime-gpu==1.6.0 ...
在Python下onnxruntime-gpu加载 onnx 模型后,创建 seddion 进行数据推断,在第一次执行时会比之后执行耗时更久,需要资源更多。 代码语言:text AI代码解释 session = onnxruntime.InferenceSession(str(model_path), providers=[ "CUDAExecutionProvider", ...
首先，选择正确的基础镜像是部署ONNXRuntime GPU的关键。ONNXRuntime GPU依赖CUDA库，因此，镜像中必须包含CUDA动态库。在Docker Hub搜索PyTorch镜像时，选择带有CUDA库的devel版本（用于编译）是明智之举，尽管runtime版本在某些情况下也有效，但devel版本提供了更好的CUDA库支持。对于runtime和devel版本的...
# 进行推理 output = sess.run(None, {input_name: input_data}) 三、TensorRT GPU推理 TensorRT是NVIDIA推出的一款高性能深度学习推理引擎,它针对NVIDIA GPU进行了优化,可以大大提高推理速度。 安装教程: TensorRT的安装稍微复杂一些,你需要先安装TensorRT的Python API,然后再安装TensorRT的运行时库。以下是安装Tensor...
例如onnx通过atc转成.om文件在昇腾芯片上做推理,在传统GPU平台,也经常会将Onnx转成TensorRT engine来获得更低的推理延迟。 onnx-runtime是一种运行onnx的环境,理论上支持多个平台和多个编程语言调用,从onnx-runtime官方介绍页来看,目前onnx-runtime对CANN的支持已经在预览阶段了,并且提供了python的编译好的包。
加速人工智能推理的TensorRT cuBlas、cuFFT等用于加速计算 用于计算机视觉和图像处理的Visionworks、OpenCV和VPI 用于相机ISP处理、多媒体和传感器处理的库 这个ONNX Runtime包利用Jetson-edge-AI平台中集成的GPU为使用CUDA和cuDNN库的ONNX模型提供加速推断。通过从源代码构建Python包,还可以将ONNX Runtime与TensorRT库一起...