RuntimeError: D:\a\_work\1\s\onnxruntime\python\onnxruntime_pybind_state.cc:636 onnxruntime::python::CreateExecutionProviderInstance CUDA_PATH is set but CUDA wasn't able to be loaded. Please install the correct version of CUDA and cuDNN as mentioned in the GPU requirements page (https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html#requirements), make sure they're in the PATH, and that your GPU is supported.
时间: 2024-04-22 14:26:58 浏览: 60
这个错误是由于CUDA路径未正确设置或未正确安装和cuDNN造成的。请按照以下步骤进行排查和解决:
1. 确保您的计算机上已正确安装了CUDA和cuDNN。请参考onnxruntime官方文档中的GPU要求页面(https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html#requirements)了解所需的CUDA和cuDNN版本。
2. 确保CUDA和cuDNN的安装路径已添加到系统的环境变量PATH中。您可以编辑环境变量来添加这些路径,或者在安装CUDA时选择将其添加到系统路径中。
3. 检查您的GPU是否被支持。在onnxruntime官方文档中的GPU要求页面中,可以找到支持的GPU型号列表,确保您的GPU型号在其中。
如果您已经按照上述步骤进行了检查和设置,但问题仍然存在,请提供更多详细信息,以便我们能够更准确地帮助您解决问题。
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这个错误提示中,onnxruntime_pybind11_state是ONNX Runtime C++ API中与Python API相对应的绑定状态实例。fail表示出现了失败情况。[onnxruntimeerror]指明这是ONNX Runtime发生的错误,代码中的“1”表示错误代码。f表示该错误来自ONNX Runtime C++ API的function路径。
在解决这种错误时,可以根据错误代码查找ONNX Runtime API的文档,了解错误的含义和可能的解决方案。可能的问题包括模型文件格式不正确,模型文件损坏,模型中缺少必要的输入或输出,或者计算设备不兼容等。一些常见的解决方案包括更新模型文件、检查输入输出规范和计算设备的兼容性,并确保正确的ONNX Runtime版本和Python API版本的匹配。此外,也可以通过调试ONNX Runtime API的C++源代码来排除问题。