默认下载的是最新的且是针对11.8的版本,因此你直接pip install onnxruntime-gpu实际上安装的版本是onnxruntime-gpu=1.18[ 即最新版 ,而且默认是cuda11的] 坑2【使用官方提供的ort但不指定版本】: 点进去官方的对12.x的指示 使用官方的命令也会留有后患,因为官方确实是对12.x进行适配了,但默认还是version--1....
这一步很重要,只有选择了正确的基础镜像,你才能顺利地使用onnxruntime-gpu版本。onnxruntime-gpu版本依赖于cuda库,因此你选择的镜像中必须要包含cuda库(动态库),否则就算能顺利安装onnxruntime-gpu版本,也无法真正地使用到GPU。进入docker hub搜索pytorch的镜像,我们看到有很多选择,比如1.8.0版本的,就有cuda10.2、...
make -j$(nproc) 这个命令将使用所有可用的 CPU 核心来执行编译。 安装ONNX Runtime: make install 这个命令将安装 ONNX Runtime 到您的系统中。 四、在 Python 中使用 ONNX Runtime 安装完 ONNX Runtime 后,您可以在 Python 中使用它来加载和运行 ONNX 模型。以下是一个简单的示例代码: import onnxru...
支持使用CPU和GPU两种方式。onnxruntime-gpu需要严格的CUDA和cuDNN关系对应，否则会识别不到GPU。onnxru...
onnxruntime 使用gpu推理 python python调用gpu运算 目录 1. CPU程序块运行时间计算 1.1 C++ clock()函数 1.2 C++ chrono库 1.3 C++ time()函数【低精度(秒级)】 1.4 C++ Windows API GetTickCount() 1.5 C++ Windows API QueryPerformanceCounter() 【高精度】...
安装完CUDA和cuDNN后,您需要确保它们的环境变量已正确配置,以便ONNX Runtime可以找到并使用它们。这通常涉及到将CUDA和cuDNN的bin目录添加到系统的PATH环境变量中。 在代码中指定使用GPU进行推断: 在创建ONNX Runtime的推理会话时,您需要指定使用CUDAExecutionProvider。以下是一个简单的代码示例: python import onnx...
使用onnxruntime-gpu 进行推理,解决运行时间久了显存被拉爆了 2. C++/Python 配置 运行时,配置 provder ,gpu_mem_limit参数来进行限制,比如2G显存 2147483648 2 * 1024 * 1024 * 1024 Python providers = [ ( "TensorrtExecutionProvider", { "device_id": 0, ...
最近在使用GPU对onnx模型进行加速过程中(仅针对N卡,毕竟也没有别的显卡了。。),遇到了点问题:就是明明在安装了合适版本的显卡驱动和CUDA后,onnx还是不能够成功调用GPU,并且还出现了先导入torch,再导入onnxruntime就可以成功调用的奇怪现象。 测试机器:Windows10,RTX 3070,onnxruntime-gpu==1.16.1,显卡驱动:522...
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