python3 -m pip installcythonprotobuf numpy -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 安装 python3 -m pip install onnx-1.10.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl onnxruntime_gpu-1.16.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 报错...
项目中有模型转onnx的需求，因此在Python环境中需要安装onnx依赖包。然而，在线安装时遇到错误，故选择离线包安装方式。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...
下载onnxruntime-linux-x64-1.13.1.tgz和onnxruntime-linux-x64-gpu-1.13.1.tgz 存储路径:~/ultralytics_old/examples/YOLOv8-ONNXRuntime-CPP/ $ tar -xzvf onnxruntime-linux-x64-1.13.1.tgz $ tar -xzvf onnxruntime-linux-x64-gpu-1.13.1.tgz $ 2.2下载coco.yaml和***.onnx模型 $ cd ~...
在MindSpore路径下输入以下命令开始编译: sh build.sh -e gpu -j32 初次编译需要下载很多第三方包所以很慢,之后再次编译就很快了。 编译报错则根据报错修改,编译成功则显示如下界面: 2. MindSpore包重安装或Python运行路径设置(推荐) (1) MindSpore包重安装 编译完的MindSpore包会生成在mindspore/build/package/路径...
sh build.sh -e gpu -j32 初次编译需要下载很多第三方包所以很慢,之后再次编译就很快了。 编译报错则根据报错修改,编译成功则显示如下界面: 2. MindSpore包重安装或Python运行路径设置(推荐) (1) MindSpore包重安装 编译完的MindSpore包会生成在mindspore/build/package/路径下: 可以在mindspore路径下输入以下命令重...
# 安装onnx runtime pip install onnxruntime# 使用CPU进行推理 # pip install onnxruntime-gpu # 使用GPU进行推理 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 除此之外,我们还需要注意ONNX和ONNX Runtime之间的适配关系。我们可以访问ONNX Runtime的Github进行查看,链接地址如下: ...
sh build.sh -e gpu -j32 初次编译需要下载很多第三方包所以很慢,之后再次编译就很快了。 编译报错则根据报错修改,编译成功则显示如下界面: 3. MindSpore包重安装或Python运行路径设置(推荐) (1) MindSpore包重安装 编译完的MindSpore包会生成在mindspore/build/package/路径下: 可以在mindspore路径下输入以下命令重...
-推理引擎切换:可以在CPU和GPU之间切换推理引擎,以适应不同的硬件需求。 ```python #推理引擎切换示例 ort.set_default_providers(['CPUExecutionProvider']) #自定义算子示例 class MyCustomOp(ort.CustomOpKernel): def forward(self, inputs): return inputs[0] + inputs[1] #分布式推理示例 ort.set_defau...
在加速GPU任务的部分，ONNX Runtime Web使用了存取GPU的浏览器新标准WebGL，另外，微软也在探索使用WebGPU等新技术，来进一步加快在GPU上的ONNX Runtime Web推理。对於在行动设备上越来越流行的人工智能应用，ONNX Runtime也强化了行动设备支持用例，官方提到，在行动设备上执行人工智能的优点，诸如离线处理，并且具有...
tensorflow_gpu-1.2.0-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl TensorFlow是一个开放源代码的软件库,用于进行高性能数值计算。通过其灵活的架构,它允许用户轻松地部署计算工作在各种平台(CPUs、GPUs、TPUs)上,无论是在桌面、服务器还是移动设备上。TensorFlow最初由Google Brain团队(属于Google的人工智能部门)开发,并在...