随后再下载对应的cuDNN 创建一个文件夹再解压，否则会直接生成一个cuda目录，也直接直接将压缩包放到/us...
1、onnxruntime 推理时,如果要使用GPU,一定要安装GPU版本,python -m pip install onnxruntime-gpu,卸载掉onnxruntime。 2、onnruntime-gpu与cuda的适配。在很多搜索中,只提到了第一条,但是一键pip默认安装的版本是最新的版本。因此会造成onnxruntime-gpu与cuda版本的不适配。 onnxruntime-gpu 1.2.0 对应cu...
ONNX Runtime TensorRT CUDA版本对应表: https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/TensorRT-ExecutionProvider.html 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/d...
是否已经安装cuda 是否已经将cudaNN对应的库放入cuda的文件中 cudaNN版本与cuda版本是否匹配 记得你的cudaNN版本要与ORT【onnxruntime版本匹配】 按照那位博主或者其他博主的教程安装好对应cudaNN就好,90%的用户都是这个模块出问题了 检查你的cuda、cudaNN是否设置环境变量成功 在你开发的虚拟环境中运行如下命令查看ORT...
检查CUDA版本是否与onnxruntime_gpu版本兼容:在终端中输入”nvcc —version”来查看已安装的CUDA版本。方法二:使用对应版本的pip有时,使用过高版本的pip可能会导致安装失败。你可以尝试使用对应版本的pip来安装onnxruntime_gpu。在命令行中输入以下命令来降级pip版本:pip install pip==将替换为你想要安装的pip版本号...
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...
Tensorrt 优点:在GPU上推理速度是最快的;缺点:不同显卡cuda版本可能存在不适用情况; ONNX Runtime优点:通用性好,速度较快,适合各个平台复制; 2.Yolov5 ONNX Runtime部署 源码地址:https://github.com/itsnine/yolov5-onnxruntime C++ YOLO v5 ONNX Runtime inference code for object detection. ...
onnxruntime-gpu, cuda, cudnn版本对应关系详见: 官网 2.1 方法一:onnxruntime-gpu依赖于本地主机上cuda和cudnn 查看已安装 cuda 和 cudnn 版本 # cuda version cat /usr/local/cuda/version.txt # cudnn version cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 # cuda version cat...
在onnxruntime版本与CUDA等版本均对应,但却出现上面的警告信息,且没有查看到GPU调用。 下意识的会考虑是不是onnxruntime压根没找到GPU,所以尝试了下面的代码: importonnxruntime onnxruntime.get_device()# 得到的输出结果是GPU,所以按理说是找到了GPU的 ...
ONNX Runtime TensorRT CUDA版本对应表: https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/TensorRT-ExecutionProvider.html ONNX Runtime CUDA cuDNN版本对应表: https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html#requirements ...