windows 如何使用onnxruntime-gpu进行加速

ONNXRuntime是一个开源的高性能运行时库，支持多种深度学习模型在Windows上运行，包括利用GPU进行加速。在Windows上利用ONNXRuntime-GPU进行加速的步骤大致如下：

1. **安装环境**:
- 首先，你需要安装CUDA和cuDNN，这是NVIDIA GPU计算的基础。可以从NVIDIA官网下载并按照引导进行安装。
- 接着，安装Python版本的ONNX Runtime，选择包含GPU支持的版本，比如`pip install onnxruntime[all-gpu]`。

2. **准备模型**: 使用工具如TensorFlow、PyTorch或其他框架将训练好的模型转换为ONNX格式，这是因为ONNXRuntime直接支持ONNX标准的神经网络模型。

3. **加载模型**:
- 在Python脚本中导入ONNXRuntime，并设置默认的执行提供者(`set_providers(['CUDAExecutionProvider'])`)，指定使用GPU执行算子。

import onnxruntime
ort_session = onnxruntime.InferenceSession('your_model.onnx', providers=['CUDAExecutionProvider'])

4. **运行推理**:
- 调用`run()`函数传入输入数据，ONNXRuntime会自动使用GPU执行计算。

input_data = ... # 准备模型所需的输入
outputs = ort_session.run(None, input_data)