【onnxruntime】【GPU】windows10下onnxruntime-win-x64-gpu-1.15.0 C++版本源码编译教程提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论 文章目录【onnxruntime】【GPU】windows10下onnxruntime-win-x64-gpu-1.15.0 C++版本源码编译教程前言准备工具cuda/cudnncmake
模型部署流程大致流程为：数据—模型—部署案例：花卉识别APP采集所有花的类型图片，搜集各种不同样式的花的图片模型训练：Pytorch/Tensor Flow，通过模型训练让准确率达到一定程度部署：把训练好的模型放在特定的硬件平台下（GPU等），推理SDK,该模型可以调用模型部署：ONNX一个ONNX例子：import torch
from torch import nn
class LeNet
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2024-09-08 16:12:37
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0:022> !runaway
User Mode Time
Thread Time
22:8cc 0 days 0:17:15.238
23:4d8 0 days 0:15:20.936
15:898 0 days 0:09:15.316
24:c64 0 days 0:05:07.587这是前4个线程，一共
关于onnxruntime的一些基本参考链接：onnxruntime官方文档将pytorch模型转换为onnx模型并用onnxruntime进行推理(Pytorch官方文档)一、onnxruntime安装(1)使用CPU如果只用CPU进行推理，通过下面这个命令安装。【如果要用GPU推理，不要运行下面这个命令】pip install onnxruntime(2)使用GPU安装命令为：pip inst
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2024-08-06 13:05:34
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文章目录5.使用枚举类5.1第一种实现方式5.2第二种实现方式6.使用元类6.1type()6.2参数一：class的名称6.3参数二：元类metaclass6.4元类metaclass的应用：orm实现 5.使用枚举类当我们需要定义常量时，一个办法是用大写变量通过整数来定义，例如月份：JAN = 1
FEB = 2
MAR = 3
...
NOV = 11
DEC = 12好处是简单，缺点是类
一、环境配置 全是windows 下的版本 cuda：11.1 11.4 11.7 三个版本都试过，都是ok的 cudnn：8.5.0 onnxruntime：1.12.1 relase版本onnxruntime-gpu下载完后可以看到里面的头文件和静态库动态库，onnxruntime不需要安装，下载完之后需要把头文 件和库文件配置到工程中，下面有具体方法 PS D:\tools\onnxrunt
在前述文章中，我们介绍到了JAVA语言的逻辑结构，分为顺序结构、分支结构、循环结构。顾名思义，顺序结构从上往下依次执行，按步骤一步一步执行即可，相对简单。所以我们没有过多的去讲解顺序结构。重点介绍的分支结构和循环结构。并且在上一篇文章中通过收银台收款系统对if以及if-else语句的使用做了练习。那么今天的文章，我们就结合前述文章对循环结构的介绍，通过编写“猜数字游戏”这一案例，加深一下循环结构知
n皇后问题是一个以国际象棋为背景的问题：在n×n的国际象棋棋盘上放置n个皇后，使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后，即任意两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上。蛮力法思想：解决n皇后问题的思想本质上就是蛮力法，生成所有可能的摆放情况，并判断该情况是否满足要求，我们以树结构来表示解决问题的方法。以4*4的棋盘为例，第0层的根节点为空白的棋盘，第1层为只在棋盘的第一行摆放的四种不同情况，第2
1. 引言 当在Java应用程序中需要处理负载均衡时，通常涉及到多个服务器或服务实例，以确保请求能够分散到这些实例上，从而提高系统性能、可用性和可伸缩性。实现负载均衡策略可以通过多种方法，包括基于权重、轮询、随机选择、最少连接等。今天就来看一下使用java如何实现这些算法。2. 负载均衡策略2.1. 随机
【代码】onnxruntime采用cuda推理。
原创
2023-05-18 17:16:30
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目录前言准备工作构造 InferenceSession 对象 & 初始化让模型 Run总结准备工作OrtHandlerBase 是用来操控 ONNXRuntime 的基类，各种网络模型都可以通过继承该类进而拥有 ONNXRuntime 的使用权限，比如 NanoDet；同时，NanoDet还可以扩展独属于自己的方法和成员变量，以方便推理前后的预处理和后处理工作。构造NanoDet对象时，会
我们知道如果只是为了让某个共享资源一次只让一个线程使用,则通过Critical Section与Mutex则可使资源使用达到互斥的目的.其中Critical Section是用户对象,Mutex是内核对象.除了此区别外,两者基本上差不多.但是使用上面两种互斥方式时,虽然能保证一次只一个线程访问某个共享的资源,但是各个线程的执行顺序是没有保证的.另外除了用TerminateThread这种比较野蛮不
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2024-10-11 12:26:28
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Onnx推理框架：参考：Inference PyTorch Bert Model with ONNX Runtime on GPUpytorch官网说明Supported Operator Onnx支持的算子https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html?highlight=onnx%20runtimeSupported Model Onnx支持的模型：Alex
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2024-09-03 13:48:49
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文档的一些笔记： 性能调优小工具 ONNX GO Live Tool 这玩意儿有俩docker容器来实现支持，一个优化容器和一起模型转换容器。暂时具体不清楚原理，还没来得及看，后面试试。什么执行单元(Execution Provider, EP)能够提供最好的性能表现 CPU版本的ONNX Runtime提供了完整的算子支持，因此只要编译过的模型基本都能成功运行。一个要注意的点是为了减少编译的二进
一、正确安装符合自己电脑的对应GPU版本的PyTorch之前需要了解三个基本概念算力、CUDA driver version、CUDA runtime version①算力：需要先知道你的显卡，之后根据官网表格进行对应，得到算力②CUDA driver version：电脑上显卡的硬件驱动③CUDA runtime version：pytorch官网上所显示的CUDA版本号三者之间需要满足的关系：
一、刷机预装组件版本检查此处刷机版本为Jetpack4.4.0驱动版本：head -n 1 /etc/nv_tegra_release内核版本：uname -r操作系统：lsb_release -i -r CUDA版本：nvcc -V或者输入：cat /usr/local/cuda/version.txtcuDNN版本：dpkg -l libcudnn8opencv版本：dpkg -l libop
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2024-10-15 21:10:36
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1.安装yaml库 （1）如果这个库没装的话，装rubygems时总会出现这个错误： “It seems your ruby installation is missing psych (for YAML output). To eliminate this warning, please install libyaml
Google Colab 免费GPU 教程近日google的交互式工具Colaboratory推出GPU支持的版本，支持免费的Tesla K80，可以使用Keras、Tensorflow和Pytorch等前端。 Google Colab是谷歌开源的一款类似jupyter的交互式工具，交互式的使用一系列库。要使用免费的GPU 我们接下来就一步步开始学习如何使用。1.首先在Google Drive建立
也是来源于《深度学习入门——基于Python的理论与实现》附加代码，书中只是给了BN的对比结果，展示了BN的效果，没有再赘述实现（可能因为有点复杂），所以这里研究一下BN的代码。之前我曾经使用过TensorFlow的BN，它提供了两三种接口，透明程度和使用方法不相同，有的是透明到你可以自定义参数并传给BN层，然后训练参数，也有只定义一个层，全自动使用的，但是都没有自己纯手写一个python实现更透
试用阿里云GPU服务器进行深度学习模型训练最近在用PyTorch时发现在本地训练模型速度一言难尽，然后发现阿里云可以白嫖gpu服务器，只要没有申请过PAI-DSW资源的新老用户都可以申请5000CU*H的免费额度，三个月内有效。一、申请试用并创建实例点击试用，完成注册、实名、领取产品，然后前往控制台创建工作空间并授权授权完成，前往默认工作空间创建交互式建模（DSW）实例找到交互式建模（DSW）然后
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2024-08-21 09:44:10
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