如果输出中包含CUDAExecutionProvider并且当前设备为GPU,则表明模型正在GPU上运行。 通过以上步骤,您应该能够成功地在GPU上使用ONNX Runtime进行模型推断。如果遇到任何问题,请确保您的CUDA和cuDNN版本与ONNX Runtime兼容,并检查您的环境变量配置是否正确。
1.3 Yolov8两种部署方式比较: 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.Yolov8 seg ONNX Runtime部署 如果存在问题,可私信博主提供源码工程 2.1 如何得到 .onnx from ultralytics import YOLO # Load a YO...
以安装onnxruntime-gpu==1.8为例，首先安装CUDA 11.0。CUDA的安装可以参考链接 wget https://develo...
CUDA_PATH=F:\NVIDIA\CUDA\v11.6 CUDA_PATH_V11_6=F:\NVIDIA\CUDA\v11.6 CUDNN_HOME=F:\NVIDIA\CUDNN\v8.5 TENSORRT_HOME=F:\NVIDIA\TensorRT\v8.4.3.1 PATH+=F:\NVIDIA\CUDA\v11.6\bin PATH+=F:\NVIDIA\CUDA\v11.6\libnvvp PATH+=F:\NVIDIA\CUDNN\v8.5\bin PATH+=F:\NVIDIA\TensorRT\v8.4.3...
GPU CUDA版本:12.2 客户架构:window10 输入:nvcc --version onnxruntime版本后文提供 1 先检测是否无法使用GPU加速 检测代码如下,记得把模型换成你模型的地址 importonnxruntimeprint(onnxruntime.__version__)print(onnxruntime.get_device() )#如果得到的输出结果是GPU,所以按理说是找到了GPU的 ...
# 检查CUDA是否可用 def is_cuda_available(): try: return ort.get_device() == 'GPU' except Exception: return False # 检查ONNX Runtime是否支持CUDA def is_onnxruntime_cuda_supported(): return ort.get_device() == 'GPU' # 检查ONNX Runtime是否使用CUDA ...
支持CUDA 的 GPU:确保您的计算机上安装了支持 CUDA 的 GPU,并安装了正确版本的 NVIDIA 驱动程序。 CMake:CMake 是一个跨平台的自动化构建系统,用于控制编译过程。请确保您的计算机上安装了 CMake。 Python 和 pip:ONNX Runtime 支持 Python 开发,因此您需要安装 Python 和 pip 包管理器。 C++ 编译器:ONNX...
5.根据官方文档说明cuda12.x的版本安装onnx采用如下方式 。 pip install onnxruntime-gpu --extra-index-url https://aiinfra.pkgs.visualstudio.com/PublicPackages/_packaging/onnxruntime-cuda-12/pypi/simple/ 6.提示错误:Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path!
Github地址:https://github.com/NVIDIA/TensorRT 1.3 Yolov8两种部署方式比较: 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.Yolov8 seg ONNX Runtime部署 ...
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、cuda11.1的devel和runtime版本。看到下面这张图。你需要选择的是带有cuda库的...