import numpy as np device_name = 'cuda:0' # or 'cpu' print(onnxruntime.get_available) if device_name == 'cpu': providers = ['CPUExecutionProvider'] elif device_name == 'cuda:0': providers = ['CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider'] # Create inference session onnx_model = ...
AI代码解释 # 输入 X 来自 numpy array io_binding.bind_cpu_input('X', X) # 输入 X 来自 torch tensor X_tensor = X.contiguous() binding.bind_input( name='X', device_type='cuda', device_id=0, element_type=np.float32, shape=tuple(x_tensor.shape), buffer_ptr=x_tensor.data_ptr(),...
import numpy as npimport onnxruntime as rt 加载模型并创建会话 model_path = ‘model.onnx’try:session = rt.InferenceSession(model_path)except Exception as e:print(‘无法加载模型,错误信息:’ + str(e))exit(1) 准备输入数据 input_name = session.get_inputs()[0].nameinput_data = np.array...
import numpy as np import onnxruntime as ort model_path = 'model.onnx' try: session = ort.InferenceSession(model_path, providers=['CUDAExecutionProvider']) except Exception as e: print('无法加载模型,错误信息:' + str(e)) exit(1) input_name = session.get_inputs()[0].name input_dat...
import numpy as np # 加载模型 sess = ort.InferenceSession('model.onnx') # 假设你有一个输入数据input_data input_name = sess.get_inputs()[0].name input_data = np.array(input_data).astype(np.float32) # 进行推理 output = sess.run(None, {input_name: input_data}) 三、TensorRT GPU推...
importos.pathasospimportosimportcv2importinsightfacefrominsightface.appimportFaceAnalysisimporttimeimportargparseimportnumpyasnpassertinsightface.__version__ >='0.7'defcount_files_in_directory(directory): file_count =0forfileinos.listdir(directory): ...
import numpy as np import onnx import onnxruntime as ort import torch RESIZE_W = 256 RESIZE_H = 256 INPUT_W = 224 INPUT_H = 224 mean=[0.485, 0.456, 0.406] std=[0.229, 0.224, 0.225] def preprocess_cv2(img): """输入BGR
apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compiler python3 -m pip install cython protobuf numpy -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 安装 python3 -m pip install onnx-1.10.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl onnxruntime_gpu-1.16.0-cp38-cp38-linux_aarch64...
避免torch model 中的使用numpy或者python内置类型,使用torch.Tensor。使用torch.Tensor保持模型的可移植性。这样做可以确保你的模型可以在不同的环境中运行,而不需要进行额外的转换或者处理。 使用tensor.shape时,避免in-place操作。在 PyTorch 中,使用tensor.shape是为了获取张量的形状,而不是为了修改它。这是因为tenso...
打搅问下,onnxruntime gpu了之后,能喂进去torch tensor么,因为数据集是torch读取的,如果要numpy,是不是只能tensor先detach().cpu().numpy()。有没有额外的方法能解决这部分的cost呢 2023-03-30 回复喜欢 一帆风顺7426 您好,这个问题解决了吗? 2024-10-25 回复喜欢 星辰变大海 Ethan 我导出...