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。

相关问题

c++ 如何部署onnxruntime-gpu

您可以参考以下步骤来部署onnxruntime-gpu：

1. 安装CUDA和cuDNN，确保您的GPU支持CUDA。

2. 下载onnxruntime-gpu的预编译版本或从源代码编译。

3. 安装Python和相关依赖项，例如numpy和protobuf。

4. 将onnxruntime-gpu添加到Python路径中。

5. 使用onnxruntime-gpu运行您的模型。

希望这可以帮助您部署onnxruntime-gpu。

不使用pip install 安装onnxruntime和onnxruntime-gpu

ONNXRuntime是一个开源的高性能运行时库，用于部署和运行机器学习模型。如果你不打算通过pip安装，你可以选择从源代码编译安装，因为这可以让你获得最新版本并针对特定环境进行定制。

**不使用pip安装步骤（对于CPU版本）：**
1. **下载源码**:
- 访问ONNXRuntime官网 (https://github.com/microsoft/onnxruntime) 下载最新的源代码包。
2. **解压文件**:
使用`tar`或`zip`工具解压下载的压缩文件。
3. **配置**:
进入解压后的目录，编辑`CMakeLists.txt`，设置构建选项，比如指定目标平台、CUDA支持等。
4. **编译**:
运行`cmake .`生成构建命令，然后使用`make`或`cmake --build .`进行编译。
5. **安装**:
将编译生成的libonnxruntime.so文件复制到合适的路径下，如`usr/local/lib`。

**不使用pip安装GPU版本（如果可用）：**
1. 需要先安装CUDA和cuDNN。
2. 确保已经添加了CUDA和cuDNN到系统PATH。
3. 在下载源码时，选择包含GPU支持的分支或tag。
4. 编译时同样需要配置CUDA相关的选项。
5. GPU版本的编译过程可能会更复杂一些，包括额外的链接步骤。

**相关问题--:**
1. 如何检查我的系统是否支持ONNXRuntime的GPU编译？
2. ONNXRuntime的编译过程中遇到错误如何解决？
3. 如果我想使用预编译的二进制包，哪里可以找到？