如何在c++使用onnxruntime-gpu

可以通过以下步骤在 C 中使用 onnxruntime-gpu：

1. 下载 onnxruntime-gpu 库并解压缩。
2. 在 C 代码中引入 onnxruntime-gpu 库的头文件。
3. 创建一个 onnxruntime-gpu 的 session 对象。
4. 加载模型文件并将其作为输入传递给 session 对象。
5. 运行模型并获取输出结果。

具体的代码实现可以参考 onnxruntime-gpu 的官方文档或者示例代码。

相关问题

详细介绍如何在c++使用onnxruntime-gpu

Onnxruntime-gpu 是一个用于在 GPU 上运行深度学习模型的库。在 C 语言中使用 onnxruntime-gpu，需要先安装 CUDA 和 cuDNN，然后下载 onnxruntime-gpu 库并将其链接到你的 C 项目中。接着，你需要加载你的 ONNX 模型并将其转换为 onnxruntime-gpu 的格式，然后创建一个 onnxruntime-gpu 的会话并将模型输入数据传递给它。最后，你可以从会话中获取模型的输出数据。具体的实现细节可以参考 onnxruntime-gpu 的官方文档和示例代码。

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。