c++ 如何部署onnxruntime-gpu

您可以参考以下步骤来部署onnxruntime-gpu：

1. 安装CUDA和cuDNN，确保您的GPU支持CUDA。

2. 下载onnxruntime-gpu的预编译版本或从源代码编译。

3. 安装Python和相关依赖项，例如numpy和protobuf。

4. 将onnxruntime-gpu添加到Python路径中。

5. 使用onnxruntime-gpu运行您的模型。

希望这可以帮助您部署onnxruntime-gpu。

相关问题

onnxruntime-gpu-c++部署

onnxruntime-gpu-c++是一个用于在GPU上运行模型的C++库，它支持使用ONNX格式的模型进行推理。下面是一个简单的部署步骤：

1. 安装CUDA和cuDNN

onnxruntime-gpu-c++需要CUDA和cuDNN来加速模型推理。您需要安装与onnxruntime-gpu-c++版本兼容的CUDA和cuDNN。您可以从NVIDIA官方网站下载并安装这些软件。

2. 安装onnxruntime-gpu-c++

您可以从onnxruntime-gpu-c++的GitHub仓库中下载源代码，并使用CMake生成库文件。在生成过程中，您需要指定CUDA和cuDNN的路径。

3. 加载模型

使用onnxruntime-gpu-c++加载ONNX格式的模型。您可以使用onnxruntime-cxx库中的API来加载模型并进行推理。以下是一个简单的示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <chrono>
#include <onnxruntime_cxx_api.h>

int main() {
    Ort::SessionOptions session_options;
    Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");
    Ort::Session session(env, "model.onnx", session_options);

    Ort::AllocatorWithDefaultOptions allocator;
    Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(allocator, {1, 3, 224, 224});
    float* input_tensor_data = input_tensor.GetTensorMutableData<float>();
    // fill input tensor with data ...

    std::vector<const char*> input_names = {"input"};
    std::vector<const char*> output_names = {"output"};
    std::vector<int64_t> input_shape = {1, 3, 224, 224};
    std::vector<float> output_data(1000);

    Ort::RunOptions run_options;
    Ort::TensorSlicer<float> input_tensor_slicer(input_tensor, input_shape);

    auto start_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    for (auto& slice : input_tensor_slicer) {
        Ort::Value input_tensor_slice = Ort::Value::CreateTensor<float>(allocator, slice.shape().data(), slice.shape().size(), slice.data(), slice.size());
        Ort::Value output_tensor = session.Run(run_options, input_names.data(), &input_tensor_slice, 1, output_names.data(), 1);
        std::memcpy(output_data.data() + slice.offset(), output_tensor.GetTensorData<float>(), slice.size() * sizeof(float));
    }
    auto end_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    std::cout << "Inference time: " << std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end_time - start_time).count() << "ms" << std::endl;

    // process output data ...
}

在这个示例中，我们使用onnxruntime-gpu-c++加载了名为“model.onnx”的模型，并将输入数据填充到名为“input”的张量中。然后，我们运行了推理，并将输出数据存储在名为“output_data”的向量中。最后，我们对输出数据进行了处理。

4. 运行推理

在加载模型和填充输入数据后，您可以使用session.Run()方法运行推理。您需要指定输入和输出张量的名称，并将它们传递给session.Run()方法。

5. 处理输出

session.Run()方法将返回一个或多个输出张量。您可以使用GetTensorData()方法获取输出张量的数据，并对其进行处理。

这些是一个简单的onnxruntime-gpu-c++部署步骤。您可以根据具体情况进行适当的修改。

onnxruntime-gpu+c++部署

部署 ONNX Runtime GPU 版本的 C API 可以分为以下几个步骤：

1. 下载 ONNX Runtime GPU 版本的 C API 库文件和模型文件。

2. 编写 C 代码，调用 ONNX Runtime C API 加载模型文件，并使用 ONNX Runtime 进行推理。

3. 配置环境变量，设置 LD_LIBRARY_PATH 为 ONNX Runtime C API 库文件所在的路径。

4. 编译 C 代码，链接 ONNX Runtime C API 库文件，生成可执行文件。

以下是一个简单的示例代码，使用 ONNX Runtime C API 加载模型文件并进行推理：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include "onnxruntime_c_api.h"

int main() {
    // 加载模型文件
    OrtEnv* env;
    OrtCreateEnv(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test", &env);
    OrtSession* session;
    OrtSessionOptions* session_options;
    OrtCreateSessionOptions(&session_options);
    OrtSessionOptionsAppendExecutionProvider_CUDA(session_options, 0);
    OrtCreateSession(env, "model.onnx", session_options, &session);
    
    // 准备输入数据
    float input_data[1][3][224][224];
    // ... 填充输入数据
    
    // 创建输入张量
    size_t input_shape[] = {1, 3, 224, 224};
    OrtMemoryInfo* memory_info;
    OrtCreateCpuMemoryInfo(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeCPU, 0, OrtMemAllocatorTypeDefault, &memory_info);
    OrtValue* input_tensor;
    OrtCreateTensorWithDataAsOrtValue(memory_info, input_data, sizeof(input_data), input_shape, 4, ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT, &input_tensor);
    
    // 创建输出张量
    OrtValue* output_tensor;
    size_t output_shape[] = {1, 1000};
    OrtCreateTensorAsOrtValue(memory_info, output_shape, 2, ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT, &output_tensor);
    
    // 进行推理
    OrtRunOptions* run_options;
    OrtCreateRunOptions(&run_options);
    OrtRun(session, run_options, NULL, &input_tensor, 1, &output_tensor, 1);
    
    // 获取输出数据
    float* output_data = (float*)OrtGetTensorMutableData(output_tensor);
    // ... 处理输出数据
    
    // 释放资源
    OrtReleaseValue(output_tensor);
    OrtReleaseValue(input_tensor);
    OrtReleaseMemoryInfo(memory_info);
    OrtReleaseSession(session);
    OrtReleaseSessionOptions(session_options);
    OrtReleaseEnv(env);
    
    return 0;
}

编译命令如下：

gcc -I /path/to/onnxruntime/include -L /path/to/onnxruntime/lib -lonnxruntime -lonnxruntime_providers_cuda -o test test.c

其中 /path/to/onnxruntime 是 ONNX Runtime C API 和 CUDA Execution Provider 库文件所在的路径。