onnxruntime gpu c++

时间: 2023-09-06 16:05:04 浏览: 120
ONNX Runtime是一个用于高性能推理的机器学习推理引擎,支持在GPU上加速推理任务。通过使用ONNX Runtime GPU C API,开发者可以直接在C程序中使用ONNX Runtime进行在GPU上进行推理。 ONNX Runtime GPU C API提供了一系列函数和数据结构,开发者可以用它来加载已经训练好的模型,并将输入数据传入模型进行推理。在GPU上进行推理可以显著提高推理的速度和效率,特别是对于模型和数据较大的情况。 为了使用ONNX Runtime GPU C API,开发者需要将其包含在自己的C程序中,并按照指定的接口进行调用。开发者需要连接到GPU并创建一个ONNX Runtime的推理环境,然后加载模型,并为输入数据分配内存并传入模型进行推理。最后,开发者可以获取输出的预测结果。 通过使用ONNX Runtime GPU C API,开发者可以有效地利用GPU的并行计算能力来加速推理任务。这对于需要处理大规模数据或复杂模型的机器学习应用来说是非常有益的。同时,ONNX Runtime还支持跨多个GPU的分布式推理,可以进一步提高推理的性能和吞吐量。 总之,ONNX Runtime GPU C API提供了一个高性能的机器学习推理引擎,支持在GPU上加速推理任务。开发者可以使用它来加速推理过程,提高效率,并应用在各种机器学习应用中。
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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。

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: ```cpp #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: ```cpp #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。

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