ONNXRuntime是一个用于高性能推理的开源引擎,它支持对基于ONNX格式的模型进行推理。本文将介绍如何使用Python和ONNXRuntime进行推理,并给出一个示例。 二、安装 1. 安装ONNXRuntime库 在命令行中执行以下命令: ```shell pip install onnxruntime ``` 2. 安装其他依赖 在使用ONNXRuntime进行推理时,可能还...
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:pip install onnxruntime-gpu==1.6.0 onnxruntime、cuda、cudn...
Python作为一种简单易学、功能强大的编程语言,在机器学习领域得到广泛应用,可以方便地调用各种机器学习库和工具。 二、ONNXRuntime模型推理的基本流程 1. 加载模型 在Python中,利用ONNXRuntime可以轻松加载已经转换为ONNX格式的模型,准备进行推理的准备工作。 2. 推理过程 利用ONNXRuntime的接口和方法,对输入的数据进...
最近偶尔捣鼓了一下onnxruntime-gpu(python版本)的服务端部署,于是打算简单记录一下一些关键步骤,免得以后忘了。确实,有些时候我们并不全是需要把模型转成MNN/ncnn/TNN后走移动端部署那套,服务端的部署也是个很重要的场景。比较常用的服务端部署方案包括tensorrt、onnxruntime-gpu等等。onnxruntime-gpu版本可以说...
python onnxruntime 推理 gpu 模型部署流程 大致流程为:数据—模型—部署 案例:花卉识别APP 采集所有花的类型图片,搜集各种不同样式的花的图片 模型训练:Pytorch/Tensor Flow,通过模型训练让准确率达到一定程度 部署:把训练好的模型放在特定的硬件平台下(GPU等),推理SDK,该模型可以调用...
python onnxruntime 多线程推理 我们知道如果只是为了让某个共享资源一次只让一个线程使用,则通过Critical Section与Mutex则可使资源使用达到互斥的目的.其中Critical Section是用户对象,Mutex是内核对象.除了此区别外,两者基本上差不多. 但是使用上面两种互斥方式时,虽然能保证一次只一个线程访问某个共享的资源,但是...
本文旨在探讨使用Python和ONNXRuntime进行推理时可能出现的结果及其处理方法。 二、Python和ONNXRuntime的基本原理 1. Python的优势 Python作为一种简洁、灵活的编程语言,其强大的数据处理能力和丰富的库资源使其成为人工智能领域的首选语言。通过Python,用户可以方便地加载、处理和展示数据,并且可以使用各种开源的深度...
以下是使用ONNXRuntime进行推理的一个简单示例代码: ```python import numpy as np import onnx import onnxruntime as ort #读取图像 image = cv2.imread("image.jpg") image = np.expand_dims(image, axis=0) #加载ONNX模型 onnxmodel = onnx.load("resnet18.onnx") #创建推理会话 sess = ort....
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。
一、原生onnx+ort推理方式 使用以下命令抽取出模型配置文件和模型参数文件：python tools/export_model.py -c configs/rtdetr/rtdetr_hgnetv2_l_6x_coco.yml -o weights=https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/rtdetr_hgnetv2_l_6x_coco.pdparams trt=True --output_dir=output_inference 转化模型为...