在Python中使用ONNX Runtime进行GPU推理,你需要遵循以下步骤。这些步骤涵盖了从安装ONNX Runtime GPU版本到加载模型并执行推理的全过程。 1. 了解ONNX和ONNX Runtime的基本概念 ONNX (Open Neural Network Exchange): 是一种开放格式,用于表示深度学习模型。它使得模型可以在不同的框架和工具之间轻松迁移。 ONNX...
如运行时,使用 cuda 进行推理 self.session = onnxruntime.InferenceSession( path_or_bytes=model_file, providers=[ ( "CUDAExecutionProvider", { "device_id": 0, "arena_extend_strategy": "kNextPowerOfTwo", "gpu_mem_limit": 2 * 1024 * 1024 * 1024, "cudnn_conv_algo_search": "EXHAUSTIVE...
ONNX下载网址:https://onnxruntime.ai/ 在该网址可以选择适合自己的进行下载安装 使用引擎TensorRT对ONNX模型进行推理:Batch 图中batch划红线代表引用这几行代码,读取图片时可以同时读取多张照片,batch可以随意取值 Build Phase:对ONNX模型转换和优化,输出优化后的模型(运行以下代码可以得知): trtexec --onnx=batch...
采用onnxruntime来部署onnx模型,不需要经过任何二次的模型转换。当然,不同的推理引擎会有不同优势,这里就不做对比了,这篇短文主要记录一下onnxruntime-gpu版本配置的一些主要步骤。 1. 基础镜像选择 这一步很重要,只有选择了正确的基础镜像,你才能顺利地使用onnxruntime-gpu版本。onnxruntime-gpu版本依赖于cuda...
1.加载ONNX模型 onnx_session = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model_file_path):使用 ONNX Runtime 的 InferenceSession 类加载指定路径的 ONNX 模型文件,创建一个推理会话对象 onnx_session。若是使用gpu推理可以通过 providers 参数指定CUDAExecutionProvider。
首先，选择正确的基础镜像是部署ONNXRuntime GPU的关键。ONNXRuntime GPU依赖CUDA库，因此，镜像中必须包含CUDA动态库。在Docker Hub搜索PyTorch镜像时，选择带有CUDA库的devel版本（用于编译）是明智之举，尽管runtime版本在某些情况下也有效，但devel版本提供了更好的CUDA库支持。对于runtime和devel版本的...
1.1 GPU版本 1.2 CPU版本 2. Python端配置 回到顶部 1. C++端配置 官网下载链接:https://onnxruntime.ai/ github下载地址:https://github.com/microsoft/onnxruntime/releases 1.1 GPU版本 在GPU端使用OnnxRuntime进行推理时,需要提前安装对应版本的CUDA和cuDNN。 登录ONNXRuntime官网,按如下步骤下载ONNXRunti...
步骤1：安装所需库 python!pip install onnxruntime-gpu步骤2：加载onnx模型 pythonimport onnxruntimemodel_path = 'path_to_your_vgg16.onnx'ort_session = onnxruntime.InferenceSession(model_path)步骤3：准备输入数据 pythoninput_data = # 根据模型输入要求准备的图像数据步骤4：执行推理 pyt...
ONNX Runtime 是一个高效的跨平台推理引擎,用于运行通过 ONNX 表示的机器学习模型。它支持多种编程语言,包括 Python 和 C++,并可以在多种硬件平台上运行,如 CPU、GPU 和其他加速器。ONNX Runtime 的主要特点是高性能、低延迟和易于部署。 二、编译前准备工作 在编译 ONNX Runtime 之前,您需要准备以下环境: ...