@文心快码pip install onnxruntime-gpu 文心快码 要成功安装onnxruntime-gpu,您可以按照以下步骤操作。请注意,onnxruntime-gpu是ONNX Runtime的GPU加速版本,它要求您的系统已经安装了与CUDA兼容的NVIDIA GPU以及相应版本的CUDA和cuDNN库。 安装步骤 打开命令行界面 根据您的操作系统,打开相应的命令行工具。例如,...
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。
ONNX Runtime version: 1.11.0 Python version: 3.9 Visual Studio version (if applicable): VS Code (latest) / Juptyer (latest) GCC/Compiler version (if compiling from source): CUDA/cuDNN version: GPU model and memory: To Reproduce pip install onnxruntime Expected behavior Installation of run...
onnxruntime需要安装gpu版本的,另外如果机器没有cudnn,则运行conda install cudnn=9.1.1.17 运行过程中根据实际情况修改gpu数量、对齐步骤线程数量、打分步骤的jobs三个并行处理参数 空文件 马建仓 AI 助手 尝试更多 代码解读 代码找茬 代码优化 支付提示
文件中的cu11代表CUDA 11,具体的11.X会自动选取。如果需要手动选取特定版本,应该直接写成cu11x就行了。 安装指令: pip install -r requirements.txt 一般来说,国内会自动解析到英伟达的国内下载站(http://developer.download.nvidia.cn),所以速度非常快。
onnxruntime1.8.0 pypi_0 pypi opencv-python4.5.3.56 pypi_0 pypi openjpeg2.3.0 h05c96fa_1 openssl1.1.1k h27cfd23_0 opt-einsum3.3.0 pypi_0 pypi packaging20.9pypi_0 pypi pandas1.3.0 pypi_0 pypi pillow8.2.0 pypi_0 pypi pip21.1.2 py37h06a4308_0 ...
onnxruntime.spec opencl-cpp.spec opencl.spec opencv.spec openldap.spec openloops-common.file openloops-process.spec openloops-py3.patch openloops-urlopen2curl.patch openloops-user.coll.file openloops.spec openmpi.spec oracle-fake.spec oracle-license.file oracle.spec pacparser.spec...
python hello_reshape_ssd.py [ INFO ] Creating OpenVINO Runtime Core CPU: 12th Gen Intel(R) Core(TM) i9-12900K GPU: Intel(R) UHD Graphics 770 [0x4680] (iGPU) [ INFO ] Reading the model: frozen_inference_graph.xml [ ERROR ] Sample supports only sin...
python hello_reshape_ssd.py [ INFO ] Creating OpenVINO Runtime Core CPU: 12th Gen Intel(R) Core(TM) i9-12900K GPU: Intel(R) UHD Graphics 770 [0x4680] (iGPU) [ INFO ] Reading the model: frozen_inference_graph.xml [ ERROR ] Sample supports only si...
The ONNXRuntime(CPU/GPU), MNN, NCNN and TNN C++ inference oftorchlmwill be release inlite.ai.toolkit. Here is an example of1000 Facial Landmarks DetectionusingFaceLandmarks1000. Download model from Model-Zoo2. #include"lite/lite.h"staticvoidtest_default() { std::string onnx_path ="...