onnxruntime python
时间: 2023-04-24 20:07:17 浏览: 155
onnxruntime python是一个用于在Python中运行ONNX模型的开源库。ONNX是一种开放式的深度学习模型交换格式,可以将模型从一个框架转换到另一个框架。onnxruntime python提供了一个高性能的推理引擎,可以在CPU和GPU上运行,支持多种硬件平台和操作系统。它还提供了一组API,可以轻松地加载、运行和评估ONNX模型。
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onnxruntime python推理
onnxruntime python是一个用于在Python中运行ONNX模型的开源库。ONNX是一种开放式的深度学习模型交换格式,可以将模型从一个框架转换到另一个框架。onnxruntime python提供了一个高性能的推理引擎,可以在CPU和GPU上运行,支持多种硬件平台和操作系统。它还提供了一组API,可以轻松地加载、运行和评估ONNX模型。
RuntimeError: D:\a\_work\1\s\onnxruntime\python\onnxruntime_pybind_state.cc:636 onnxruntime::python::CreateExecutionProviderInstance CUDA_PATH is set but CUDA wasn't able to be loaded. Please install the correct version of CUDA and cuDNN as mentioned in the GPU requirements page (https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html#requirements), make sure they're in the PATH, and that your GPU is supported.
这个错误是由于CUDA路径未正确设置或未正确安装和cuDNN造成的。请按照以下步骤进行排查和解决:
1. 确保您的计算机上已正确安装了CUDA和cuDNN。请参考onnxruntime官方文档中的GPU要求页面(https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html#requirements)了解所需的CUDA和cuDNN版本。
2. 确保CUDA和cuDNN的安装路径已添加到系统的环境变量PATH中。您可以编辑环境变量来添加这些路径,或者在安装CUDA时选择将其添加到系统路径中。
3. 检查您的GPU是否被支持。在onnxruntime官方文档中的GPU要求页面中,可以找到支持的GPU型号列表,确保您的GPU型号在其中。
如果您已经按照上述步骤进行了检查和设置,但问题仍然存在,请提供更多详细信息,以便我们能够更准确地帮助您解决问题。
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