onnx模型gpu推理

### ONNX 模型 GPU 推理教程和最佳实践

为了在GPU上执行ONNX模型的推理，确保已正确安装CUDA、cuDNN以及`onnxruntime-gpu`库[^1]。以下是具体的操作指南：

#### 安装必要的依赖项
首先，需确认计算机已经配置好了NVIDIA驱动程序，并按照官方文档指导完成CUDA与cuDNN环境搭建。

接着，在Python环境中利用pip工具来安装支持GPU加速版本的ONNX Runtime：

pip install onnxruntime-gpu

#### 加载并设置ONNX模型
加载预先转换成ONNX格式的目标神经网络结构文件(.onnx)，并通过指定设备参数告知框架使用哪个硬件资源来进行计算操作。

import onnxruntime as ort
import numpy as np

# 创建会话对象时指明要使用的提供者（Provider），这里选择CUDAExecutionProvider以启用GPU运算能力
session = ort.InferenceSession('model.onnx', providers=['CUDAExecutionProvider'])

input_name = session.get_inputs()[0].name
output_name = session.get_outputs()[0].name

#### 准备输入数据
准备待预测的数据样本作为模型输入，通常情况下这些数据会被调整形状至符合预期规格，并转化为NumPy数组形式传递给推理引擎。

dummy_input = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)  # 假设是一个单通道RGB图片批次

#### 执行前向传播过程
调用`run()`方法启动一次完整的正向遍历流程，获取最终输出结果。

result = session.run([output_name], {input_name: dummy_input})
print(result)

当遇到无法正常工作的状况时，可能是由于不同组件之间的兼容性问题所引起的；此时应当仔细核对各个软件包的具体版本号是否匹配良好[^3]。

对于更复杂的场景或者追求极致性能的情况下，可以考虑采用TensorRT优化过的执行器替代默认选项，从而获得更好的吞吐量表现[^2]。