使用onnxruntime-gpu 进行推理,解决运行时间久了显存被拉爆了 2. C++/Python 配置 运行时,配置 provder ,gpu_mem_limit参数来进行限制,比如2G显存 2147483648 2 * 1024 * 1024 * 1024 Python providers = [ ( "TensorrtExecutionProvider", { "device_id": 0, "trt_max_workspace_size": 2147483648, "tr...
关于Python中ONNX Runtime对GPU的支持,我可以从以下几个方面进行详细解答: 1. ONNX Runtime和GPU支持的基本概念 ONNX Runtime 是一个高性能的推理引擎,用于部署机器学习模型。它支持多种硬件加速器,包括GPU,从而可以加速模型的推理过程。在GPU上运行模型可以显著提高性能,特别是在处理大型或复杂的模型时。 2. 安...
只有从源码编译的onnxruntime-gpu 才能用TensorrtExecutionProvider进行加速(这个我还没试过,之后有时间再来填源码编译的坑~)。官方文档如下: Official Python packages on Pypi only support the default CPU (MLAS) and default GPU (CUDA) execution providers. For other execution providers, you need to build ...
支持CUDA 的 GPU:确保您的计算机上安装了支持 CUDA 的 GPU,并安装了正确版本的 NVIDIA 驱动程序。 CMake:CMake 是一个跨平台的自动化构建系统,用于控制编译过程。请确保您的计算机上安装了 CMake。 Python 和 pip:ONNX Runtime 支持 Python 开发,因此您需要安装 Python 和 pip 包管理器。 C++ 编译器:ONNX ...
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ONNXRuntime-GPU是一个用于深度学习推理的高性能开源框架,提供了在GPU上加速执行基于ONNX格式的机器学习模型的功能。 本文将介绍ONNXRuntime-GPU在Python中的应用场景,并讨论其特点和优势。同时,还将提供使用ONNXRuntime-GPU运行Python代码的步骤和示例,并分享一些性能优化和调试技巧。最后,文章将对ONNXRuntime-GPU...
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。 代码语言:text session = onnxruntime.InferenceSession(str(model_path), providers=[ "CUDAExecutionProvider", "CPUExecutionProvider" ...
onnxruntime-gpu1.6.0 cuda 10.2 + cudnn8.0.3 注意:python下onnxruntime-gpu的版本要和cuda、cudnn匹配,否则安装之后会出现gpu不能使用的情况。 安装命令:pipinstallonnxruntime-gpu==1.6.0 onnxruntime、cuda、cudnn间的版本关系 2、python 以vgg16的分类模型为例: ...
最近在使用GPU对onnx模型进行加速过程中(仅针对N卡,毕竟也没有别的显卡了。。),遇到了点问题:就是明明在安装了合适版本的显卡驱动和CUDA后,onnx还是不能够成功调用GPU,并且还出现了先导入torch,再导入onnxruntime就可以成功调用的奇怪现象。 测试机器:Windows10,RTX 3070,onnxruntime-gpu==1.16.1,显卡驱动:522...
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