5. 加入CUDA + cuDNN + TensorRT环境 这里有一个坑,必须必须要按照文档所说的版本号去对照,不能什么都去直接装最新版! 打个比方如果你打算编译的是onnxruntime 1.13.1 那么能够与之搭配的TensorRT版本就是8.4.*.*, TensorRT又依赖的cuDNN版本是8.5.0.96 和 CUDA 11.4,如果你安装的是CUDA10或者CUDA12,那么...
在清华源下安装的Pytorch多为CPU版本,无法调用GPU。 复制最后的代码到配有已激活虚拟环境的终端中,时间视网速而定,出现Successfully即为完成。 可通过下图方式创建py文件验证,没有报错且值为True即为成功(解释器为yolov5) 有任何报错,推荐重装 import torch print(torch, __version__) print('GPU', torch.cuda.i...
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...
可以在命令行中输入`python --version`命令来检查Python版本。 - 然后,在命令行中运行以下命令以安装ONNXRuntime-GPU: ``` pip install onnxruntime-gpu ``` 该命令会自动下载并安装最新版本的ONNXRuntime-GPU。 - 接下来,还需要安装一些其他所需的依赖库,包括CUDA、cuDNN等。具体的依赖库会根据你的硬件...
通过使用ONNX Runtime,用户可以在不同平台同时进行模型推理,并将模型与不同硬件进行优化。GPU并行计算是ONNX Runtime的关键特性之一,可以显著提高模型推理的速度。 第二部分:检查硬件和软件要求 在进行GPU并行推理设置之前,首先需要检查硬件和软件要求。用户需要确保机器上安装了兼容的GPU驱动程序和CUDA工具包。此外,还...
onnx-gpu慢，是onnx本身原因，与funasr无关，你可以用任何模型来测试，具体原因只能去找微软了解。此...
2.2 方法二:onnxruntime-gpu不依赖于本地主机上cuda和cudnn 在conda 环境中安装,不依赖于 本地主机 上已安装的 cuda 和 cudnn 版本,灵活方便。这里,先说一下已经测试通过的组合: python3.6, cudatoolkit10.2.89, cudnn7.6.5, onnxruntime-gpu1.4.0 python3.8, cudatoolkit11.3.1, cudnn8.2.1, onnxrun...
ONNX Runtime CUDA cuDNN版本对应表: https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html#requirements TensorRT components版本对应表: https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/archives/tensorrt-843/install-guide/index.html ...
那么能够与之搭配的TensorRT版本就是8.4.*.*, TensorRT又依赖的cuDNN版本是8.5.0.96 和 CUDA 11.4,如果你安装的是CUDA10或者CUDA12,那么将会在CUDA编译的时候报错各种函数找不到! ONNX Runtime TensorRT CUDA版本对应表: https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/TensorRT-ExecutionProvider.html ...