python onnxruntime

Python onnxruntime是一款轻量级的深度学习推理引擎，它能够处理Open Neural Network Exchange（ONNX）格式的模型并进行高效的推理。ONNX属于深度学习框架的中间表示层，它可以提高模型的可移植性和互操作性，使得用户可以在不同的深度学习框架之间自由切换，而不需要重新训练模型。

Python onnxruntime深度集成了OpenMP、Eigen和其他加速库，可以利用多核CPU和GPU的并行计算能力，提高了模型的推理速度和效率。值得一提的是，它的代码实现简洁清晰，易于使用和扩展，非常适合用于快速的迭代开发和快速原型验证。

此外，Python onnxruntime同时也支持C、C++、Java、JavaScript和Python等多种编程语言，具备了广泛的应用场景。目前，它已经被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域，在深度学习模型的快速推理方面展现出了优秀的表现和潜力。

总之，Python onnxruntime是一款具有高效性、可移植性、灵活性、易用性和可扩展性的优秀深度学习推理引擎，可以大大简化和优化深度学习模型的推理过程，为用户提供更加优质的服务，同时也为深度学习技术的发展做出了积极的贡献。

相关问题

python onnxruntime下载

### 如何下载并安装适用于Python的ONNX Runtime

对于Windows平台上的Python环境，为了顺利安装`onnx`、`onnxruntime`及其GPU版本`onnxruntime-gpu`，建议先确保pip处于最新状态[^1]。

更新pip可以通过命令行执行如下指令：

python -m pip install --upgrade pip

完成pip升级之后，可以继续通过pip来安装所需的库。针对仅需CPU支持的情况，可直接利用pip工具安装`onnx`和`onnxruntime`:

pip install onnx
pip install onnxruntime

如果目标设备配备有NVIDIA GPU，并希望加速模型推理过程，则应该考虑安装带有GPU支持的`onnxruntime-gpu`包。默认情况下，此操作会安装适配CUDA 11.8版本的`onnxruntime-gpu`[^2]:

pip install onnxruntime-gpu

值得注意的是，在实际环境中可能遇到不同版本间的兼容性问题，因此推荐确认本地已正确配置对应版本的CUDA驱动程序与cuDNN库，以保障`onnxruntime-gpu`能够正常工作。