C# 使用GPU调用ONNX的模型

在C#中利用GPU调用ONNX（开放神经网络交换格式）模型，通常涉及以下几个步骤：

1. **安装必要的库**:
首先，确保你已安装了`Microsoft.ML.OnnxRuntime.GPU` NuGet包，这是ONNX Runtime的GPU版本，提供了对CUDA支持。

2. **加载ONNX模型**:
使用`OrtSession.LoadModelFromPath`方法加载ONNX模型文件到内存中，确保模型支持CUDA执行。

using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Cuda;
...
var modelPath = "path_to_your_onnx_model.onnx";
var session = CudaExecutionProvider.SessionFromPath(modelPath);

3. **设置设备**:
利用`MakeSessionOptionWithCudaProvider`方法创建一个`SessionOptions`实例，指定GPU设备ID：

int deviceId = 0; // or specify your GPU device ID
SessionOptions options = OrtSessionOptions.Create();
options.SetExecutionProvider("CUDA", new CudaExecutionProviderOptions { DeviceId = deviceId });

4. **预处理数据**:
将输入数据转换成CUDA支持的数据类型，例如张量（Tensor），并将它们放入适当的DNN TensorDesc结构体中。

CudaStreamHandle stream = null;
TensorDescriptor inputDesc = new TensorDescriptor(...);
// Prepare data as a CUDA tensor here
byte[] inputData = ...;
Tensor inputTensor = CudaBuffer.Allocate(inputData.Length, stream);
inputTensor.CopyFromHost(inputData, stream);

5. **执行模型**:
使用`Run`方法在GPU上执行模型推理。注意传递张量描述符以及输出缓冲区。

var inputs = new List< OrtValue> { inputTensor };
var outputs = session.Run(inputs, outputNames, stream);

6. **获取结果**:
从GPU缓冲区复制结果回主机，然后解码输出张量。

Tensor outputTensor = outputs[0];
byte[] outputData = outputTensor.ToArray(stream);
// Process the output data

7. **释放资源**:
在完成计算后，别忘了释放CUDA流、张量和会话：

outputTensor.Dispose();
session.Dispose();
stream.Dispose();