ONNX Runtime使用图优化(Graph Optimization),减少计算冗余,提高推理速度。 TensorRT可以将 ONNX 模型编译为高度优化的 GPU 代码,显著提高吞吐量。 ✅支持多种硬件 .pth主要用于 CPU/GPU,而.onnx可用于FPGA、TPU、ARM 设备,如安卓手机、树莓派、Jetson Nano等。 ✅更轻量级 PyTorch 运行时需要完整的 Python 解...
map_location=torch.device('cpu')))# 上面这行如果是cpu的话,需要加上 map_location=torch.device('cpu'),如果是gpu就不需要net.eval().cpu()# 模式是cpu还是gpu gpu:net.eval().cudu()print('to cpu')input1=torch.randn(1,3,32,32).cpu()# 同上,gup则 .cudu() 此处的参数必须和模型的一致...
转换后的ONNX模型可以在GPU或CPU上推理,考虑到CPU上太慢,这里我们以GPU推理为例,其依赖为:onnx1.7.0、onnxruntime-gpu 1.8.0或1.10.0、cuda 11.1、cudn 8.0。(缺一不可)</
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输出结果的device 是CPU,模型加载的时候是GPU。这就是转换的意义吧 2.运行onnx模型 import onnx import onnxruntime as ort model = onnx.load('best.onnx') onnx.checker.check_model(model) session = ort.InferenceSession('best.onnx') x=np.random.randn(1,3,32,32).astype(np.float32) # 注...
$gitclone--recursive https://github.com/onnx/onnx-tensorrt.git$mkdirbuild$cdbuild$cmake .. -DTENSORRT_ROOT=/home/wt/download/TensorRT-5.1.5.0or#根据GPU的实际计算能力,修改 DGPU_ARCHS 值$cmake .. -DTENSORRT_ROOT=/home/wt/download/TensorRT-5.1.5.0 -DGPU_ARCHS="61"$make -j8$sudomake ...
有时在加载已训练好的模型时,会出现 out of memory 的错误提示,但仔细检测使用的GPU卡并没有再用且内存也没有超出。
2.其次如果是变长的话,pth模型找不到input和output的node-name,可以自己随意定义。 3.weights和data必须同样的dtype,可以是cpu也可以是gpu,如果多gpu训练的model,去掉module即可。 4.dynamic_axes找到当前变长的维度,用list或者dict表示,list自动分配名字,很方便。 import torch import torchvision import onnx from...
| GPU Name TCC/WDDM | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===+===+===| | 0 NVIDIA GeForce ... WDDM | 00000000:01:00.0 On | N/A | | N/A 52C P8 18W / 136W |...
跨平台部署:ONNX支持在多种平台(如Windows、Linux、macOS)和设备(如CPU、GPU、移动端)上部署,提升模型的适用范围。 框架互操作性:通过ONNX,能够实现不同深度学习框架之间的模型转换,方便在已有生态系统中集成和应用。 优化与加速:ONNX Runtime等工具提供了对ONNX模型的优化和加速,提升推理性能,降低资源消耗。