onnxruntime-gpu包含onnxruntime的大部分功能。如果已安装onnruntime要把onnruntime卸载掉。 安装时一定要注意与CUDA、cuDNN版本适配问题,具体适配列表参考:CUDA Execution Provider 安装好后验证onnxruntime是否用到GPU: >>> import onnxruntime >>> onnxruntime.get_device() 'GPU' #表示GPU可用 >>> onnx...
最近偶尔捣鼓了一下onnxruntime-gpu(python版本)的服务端部署,于是打算简单记录一下一些关键步骤,免得以后忘了。确实,有些时候我们并不全是需要把模型转成MNN/ncnn/TNN后走移动端部署那套,服务端的部署也是个很重要的场景。比较常用的服务端部署方案包括tensorrt、onnxruntime-gpu等等。onnxruntime-gpu版本可以说...
ONNX Runtime是将 ONNX 模型部署到生产环境的跨平台高性能运行引擎,主要对模型图应用了大量的图优化,然后基于可用的特定于硬件的加速器将其划分为子图(并行处理)。 ONNX的官方网站:https://onnx.ai/ ONXX的GitHub地址:https://github.com/onnx/onnx 1.2 Tensorrt介绍 C++ 库,用于加速 NVIDIA 的 GPU,...
Open Neural Network Exchange (ONNX) 作为一个开放格式,为这一需求提供了解决方案。与此同时,ONNX Runtime 作为该格式的运行时库,为模型部署提供了高效的途径。特别是在百度智能云千帆大模型平台推出后,用户能够利用该平台提供的丰富大模型API接口,轻松实现多场景应用,进一步提升了模型部署的效率和灵活性。千帆大模...
项目中有模型转onnx的需求,所以Python中也需要有onnx的依赖包。 在线安装报错 python3 -m pip install onnx==1.9.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 由于在线安装报错,故只能选择下离线包的方式来安装。 下载onnxruntime-gpu 在官网网站中 ...
GPU型号与onnxruntime不兼容:你的显卡是NVIDIA GeForce RTX 4070,可能不在onnxruntime支持的GPU列表中。你可以查看onnxruntime的官方文档,确认你的GPU型号是否被支持。如果不支持,你可能需要降级你的GPU驱动或者更换一个受支持的GPU。 CUDA\v11.8 + cudnn-windows-x86_64-8.9.7.29 + onnxruntime-gpu == 1.18...
1. 采用 conda 安装 遇到错误 [E:onnxruntime:Default, provider_bridge_ort.cc:1480 TryGetProviderInfo_CUDA] /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/provider_br
在Python 下 onnxruntime-gpu 加载 onnx 模型后,创建 seddion 进行数据推断,在第一次执行时会比之后执行耗时更久,需要资源更多。
自行修改网络后的权重文件是先将yolov5源码训练得到的.pt文件转换成.onnx,再把.onnx转化为优化后的.onnx,最后再把优化后的.onnx转换为tensorrt支持的.engine,这个.engine在yolov5的detect.py里可以直接调用,当然也可以自己写推理代码。 首先.pt文件可以通过yolov5自带的export.py这个程序去直接转化,如果是未修改网...
想要onnx 模型在 GPU 上加速推理,需要安装 onnxruntime-gpu 。有两种思路: 依赖于 本地主机 上已安装的 cuda 和 cudnn 版本 不依赖于 本地主机 上已安装的 cuda 和 cudnn 版本 要注意:onnxruntime-gpu, cuda, cudnn三者的版本要对应,否则会报错 或 不能使用GPU推理。 onnxruntime-gpu, cuda, cudnn...