c++使用onnxruntime库进行模型推理时，如何调用gpu

在C++中使用ONNXRuntime库进行GPU加速的模型推理，你需要确保你的环境已经安装了支持CUDA和cuDNN的版本，并配置了相应的库路径。以下是基本步骤：

1. 安装必要的依赖：首先，确保你的系统上安装了NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包。然后，安装ONNXRuntime的GPU版本，这通常需要额外下载`onnxruntime-gpu`库。

pip install onnxruntime-gpu

2. 配置环境变量：设置CUDA相关的环境变量，如CUDA_HOME、PATH和LD_LIBRARY_PATH等。具体取决于你的操作系统。

3. 加载模型：创建一个ORTSession实例，并指定设备类型为"GPU"。

#include <onnxruntime/capi/ort_inference.h>

// 创建 Ort::Session 对象并指定GPU设备
std::string session_path = "path_to_your_model.onnx";
std::vector<OrtDevice> devices;
devices.push_back(OrtDevice{ORT_DEVICE_GPU});

OrtSession ort_session;
const Status init_status = ort_session.Init(session_path, devices);
if (!init_status.IsOK()) {
    // 处理初始化错误
}

4. 进行推理：加载完模型后，你可以像处理CPU版本一样进行推理，只需传入GPU数据和配置适当的运行选项。

// 示例推理输入数据
float* input_data = ...; // GPU上的张量数据
size_t input_size = ...;

// 创建输入描述
 OrtValue input_tensor(onnxruntime:: OrtValue::Tensor);
input_tensor.SetShape({batch_size, input_height, input_width, num_channels});
input_tensor.SetType(onnxruntime::ORT_INT8);

// 进行推理
const OrtRunOptions run_options;
const OrtOutpus outs[] = {{"output", ort_value_type_default}};
std::vector<OrtValue> results;
auto status = ort_session.Run(run_options, &input_tensor, nullptr /* feed */, 1, &outs, &results);
...