详细介绍如何在c++使用onnxruntime-gpu

Onnxruntime-gpu 是一个用于在 GPU 上运行深度学习模型的库。在 C 语言中使用 onnxruntime-gpu，需要先安装 CUDA 和 cuDNN，然后下载 onnxruntime-gpu 库并将其链接到你的 C 项目中。接着，你需要加载你的 ONNX 模型并将其转换为 onnxruntime-gpu 的格式，然后创建一个 onnxruntime-gpu 的会话并将模型输入数据传递给它。最后，你可以从会话中获取模型的输出数据。具体的实现细节可以参考 onnxruntime-gpu 的官方文档和示例代码。

相关问题

如何在c++使用onnxruntime-gpu

可以通过以下步骤在 C 中使用 onnxruntime-gpu：

1. 下载 onnxruntime-gpu 库并解压缩。
2. 在 C 代码中引入 onnxruntime-gpu 库的头文件。
3. 创建一个 onnxruntime-gpu 的 session 对象。
4. 加载模型文件并将其作为输入传递给 session 对象。
5. 运行模型并获取输出结果。

具体的代码实现可以参考 onnxruntime-gpu 的官方文档或者示例代码。

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。