如何部署onnxruntime gpu版本

部署ONNX Runtime GPU版本通常需要以下几个步骤：

1. **安装GPU支持**：首先确保您的系统上已经安装了CUDA和cuDNN库。你可以从NVIDIA官网下载并按照官方文档安装。

2. **安装Python包装**：使用pip安装`onnxruntime-gpu`包，它包含了对GPU的支持。命令类似于：

   pip install onnxruntime-gpu

3. **检查兼容性**：确保安装的ONNX Runtime版本与您使用的CUDA和cuDNN版本兼容。可以在ONNX Runtime的文档页面查找版本对应表格。

4. **模型转换**：如果您的模型是用TensorFlow、PyTorch等框架训练的，可能需要将其转换成ONNX格式，并指定优化目标为GPU，比如：

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

5. **配置环境变量**：在Linux或Mac OS上，可能需要设置CUDA设备路径和相关的环境变量，如`CUDA_VISIBLE_DEVICES`。

6. **测试模型**：创建一个简单的脚本来加载并运行GPU版本的模型，检查是否能正常推理。