onnxruntime-gpu+c++
时间: 2025-02-23 08:23:04 浏览: 66
### ONNX Runtime GPU与C++集成
对于ONNX Runtime GPU版本的C++集成,开发者可以利用官方文档以及社区资源来获取详细的指导和支持。为了实现这一目标,通常需要配置支持CUDA的环境,并确保安装了必要的依赖项。
#### 配置GPU支持
要使能ONNX Runtime中的GPU加速功能,需先确认已正确安装NVIDIA CUDA Toolkit及其对应的cuDNN库[^1]。这一步骤至关重要,因为这些软件包提供了执行神经网络计算所需的基础架构和服务。
#### 安装ONNX Runtime
可以通过预编译二进制文件快速部署ONNX Runtime,但对于特定需求而言,从源码构建可能是更好的选择。当从源码构建时,应指定`--use_cuda`选项以启用对GPU的支持[^4]。
```bash
git clone --recursive https://github.com/microsoft/onnxruntime.git onnxruntime_build
cd onnxruntime_build
./build.sh --config Release --use_cuda
```
#### 编写C++代码调用模型推理
一旦成功设置了开发环境并完成了ONNX Runtime的安装,就可以通过编写简单的C++应用程序来进行测试。下面是一个基本的例子:
```cpp
#include "onnxruntime_cxx_api.h"
// ...其他必要导入...
int main() {
Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");
Ort::SessionOptions session_options;
// 启用GPU提供者
std::vector<const char*> providers{"CUDAExecutionProvider", "CPUExecutionProvider"};
session_options.AppendExecutionProvider_CUDA({0});
Ort::Session session(env, L"path_to_your_model.onnx", session_options);
// 创建输入张量...
}
```
此段代码展示了如何创建一个会话实例,并指定了优先使用的硬件设备(即GPU)。值得注意的是,在实际应用中还需要处理数据准备、输出解析等工作[^2]。
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