onnxruntime-gpu安装

要安装onnxruntime-gpu，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您的计算机上已经安装了适当的GPU驱动程序，并且您的GPU支持CUDA。

2. 确保您的系统中已经安装了CUDA Toolkit。您可以从NVIDIA官方网站下载并安装适用于您的操作系统和GPU型号的CUDA Toolkit。

3. 在安装CUDA Toolkit之后，您需要安装cuDNN库。cuDNN是一个针对深度神经网络的加速库。您可以从NVIDIA开发者网站下载适用于您的CUDA版本的cuDNN，并按照说明进行安装。

4. 确保您的Python环境已经安装和配置正确。您可以使用pip命令来安装所需的Python包。

5. 最后，您可以使用pip命令来安装onnxruntime-gpu：

   pip install onnxruntime-gpu

这样就完成了onnxruntime-gpu的安装。

相关问题

onnxruntime-gpu安装c++

要在C++中安装onnxruntime-gpu，您需要按照以下步骤进行操作：

1. 首先，您需要下载onnxruntime-gpu的预编译二进制文件。您可以从onnxruntime的GitHub页面（https://github.com/microsoft/onnxruntime）上找到适用于您的操作系统和硬件的预编译二进制文件。

2. 解压下载的二进制文件，并将其包含在您的C++项目中。

3. 在您的C++代码中，包含onnxruntime的头文件。例如，如果您将onnxruntime的头文件放在名为"include"的文件夹中，您可以使用以下代码包含头文件：

#include <onnxruntime/core/providers/cuda/cuda_provider_factory.h>

4. 在您的C++代码中，使用onnxruntime-gpu进行推理。您可以使用onnxruntime的C++ API来加载和运行ONNX模型。以下是一个简单的示例代码：

#include <onnxruntime/core/providers/cuda/cuda_provider_factory.h>
#include <onnxruntime/core/providers/cuda/cuda_execution_provider_info.h>
#include <onnxruntime/core/providers/cuda/cuda_allocator.h>
#include <onnxruntime/core/providers/cuda/cuda_common.h>
#include <onnxruntime/core/providers/cuda/shared_inc/cuda_call.h>

// 加载ONNX模型
Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "ONNXRuntime");
Ort::SessionOptions session_options;session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_ALL);
Ort::Session session(env, model_path, session_options);

// 创建输入张量
std::vector<int64_t> input_shape = {1, 3, 224, 224};
std::vector<float> input_data(input_shape[1] * input_shape[2] * input_shape[3], 1.0f);
Ort::MemoryInfo memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCuda(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeDefault);
Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info, input_data.data(), input_data.size(), input_shape.data(), input_shape.size());

// 运行推理
std::vector<const char*> input_names = session.GetInputNames();
std::vector<Ort::Value> input_tensors = {input_tensor};
std::vector<const char*> output_names = session.GetOutputNames();
std::vector<Ort::Value> output_tensors = session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_names.data(), input_tensors.data(), input_tensors.size(), output_names.data(), output_names.size());

// 处理输出张量
Ort::Value& output_tensor = output_tensors[0];
float* output_data = output_tensor.GetTensorMutableData<float>();

请注意，上述代码仅为示例，您需要根据您的具体需求进行适当的修改。

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。