ValueError: This ORT build has ['TensorrtExecutionProvider', 'CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider'] enabled. Since ORT 1.9, you are required to explicitly set the providers p arameter when instantiating InferenceSession. For example, onnxruntime.InferenceSession(..., providers=['TensorrtExecutionProvider', 'CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider'], . ..)

这个错误是由于使用了ORT（Open Neural Network Exchange Runtime）1.9及以上版本后，需要在实例化InferenceSession时显式设置providers参数。该参数是一个字符串列表，包含所需的执行提供程序名称，如'TensorrtExecutionProvider'、'CUDAExecutionProvider'和'CPUExecutionProvider'。示例代码如下：

import onnxruntime

providers = ['TensorrtExecutionProvider', 'CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider']
session = onnxruntime.InferenceSession(model_path, providers=providers)

如果只需要使用其中的某些执行提供程序，则只需将其名称添加到providers列表中即可。

相关问题

ValueError: This model has not yet been built. Build the model first by calling `build()` or by calling the model on a batch of data.

这个错误通常出现在你尝试访问一个还没有被构建的 Keras 模型的权重或属性时。在使用模型之前，必须先调用 `build()` 方法来构建模型。如果你已经调用了 `build()` 方法，但仍然遇到这个错误，可能是因为你没有传递正确的输入尺寸或数据类型。

下面是一些可能的解决方案：

1. 确保你已经成功调用了 `build()` 方法并正确地传递了输入尺寸和数据类型。可以使用 `model.summary()` 方法查看模型的结构和参数。

2. 检查你的输入数据是否与你在模型中指定的输入尺寸匹配。如果不匹配，你可以使用 `input_shape` 参数来指定正确的尺寸或调整输入数据的维度。

3. 如果你正在使用自定义层或模型，请确保它们已经被正确地实现并添加到了模型中。

4. 如果你正在使用多个 GPU 进行训练，需要确保你已经正确地设置了分布式训练参数。

如果以上方法都无法解决问题，你可以尝试重新构建模型并检查每一层的参数设置是否正确。你也可以在 Keras 社区或相关论坛上发布你的问题以获得更多帮助。

ValueError: the greenlet library is required to use this function.

This error occurs when a function in a Python program requires the greenlet library to be installed, but it is not found on the system.

To resolve this error, you can install the greenlet library using pip, a package manager for Python. Open a terminal or command prompt and type the following command:

pip install greenlet

This will download and install the greenlet library on your system. Once it is installed, you should be able to use the function that requires it without encountering the ValueError.