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++安装

以下是在 Windows 上使用 C++ 安装 onnxruntime-gpu 的步骤：

1. 安装 Visual Studio 2019，确保安装时勾选了 C++ 工作负载。

2. 安装 CUDA Toolkit 和 cuDNN。请根据您的 GPU 型号和操作系统版本选择相应的版本。在安装 CUDA Toolkit 时，建议选择自定义安装并仅安装所需的组件。

3. 下载 onnxruntime-gpu 的源代码。您可以从 onnxruntime 的 GitHub 仓库中克隆源代码，也可以下载预编译的二进制文件。

4. 使用 Visual Studio 打开解决方案文件 onnxruntime\onnxruntime.sln。

5. 在 Visual Studio 的“解决方案资源管理器”中右键单击“onnxruntime”项目，选择“生成”->“生成解决方案”。

6. 打开“onnxruntime\cmake\windows\CMakeSettings.json”文件，修改“CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR”和“CUDNN_HOME”变量的值为您安装 CUDA Toolkit 和 cuDNN 的路径。

7. 在 Visual Studio 的“解决方案资源管理器”中右键单击“onnxruntime”项目，选择“属性”。

8. 在“配置属性”->“VC++ 目录”中，添加 CUDA Toolkit 和 cuDNN 的 include 文件夹路径。

9. 在“配置属性”->“连接器”->“常规”中，添加 CUDA Toolkit 和 cuDNN 的库文件夹路径。

10. 在“配置属性”->“连接器”->“输入”中，添加以下库文件：

- cublas.lib
- cudnn.lib
- cudart.lib
- nvinfer.lib
- nvinfer_plugin.lib
- onnxruntime.lib

11. 在 Visual Studio 中重新生成解决方案。

12. 测试 onnxruntime-gpu 是否安装成功。您可以使用 onnxruntime-gpu 提供的 C++ API 来加载和运行 ONNX 模型。

希望这些步骤可以帮助您成功安装 onnxruntime-gpu。