runtime

最新推荐文章于 2024-07-09 15:05:33 发布

weixin_34301132

最新推荐文章于 2024-07-09 15:05:33 发布

阅读量51

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/madeininfi/p/4480857.html

本文为优快云博客的一篇转载示例，详细介绍了从优快云到CNBlog的内容迁移过程，对于理解不同平台之间的博客发布流程具有一定参考价值。

http://blog.youkuaiyun.com/lengshengren/article/details/17764135

转载于:https://www.cnblogs.com/madeininfi/p/4480857.html

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_34301132

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

Qwen2-VL出现RuntimeError: CUDA error: too many resources requested for launch CUDA kernel errors的解决方案

weixin_43178406的博客

10-31

13万+

本文主要介绍了Qwen2-VL出现RuntimeError: CUDA error: too many resources requested for launch CUDA kernel errors的解决方案，希望能对使用Qwen2-VL的同学们有所帮助。文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案

RuntimeError: expected scalar type Half but found Float解决方案

热门推荐

weixin_43178406的博客

04-28

9万+

本文主要介绍了RuntimeError: expected scalar type Half but found Float解决方案，希望能对同学们有所帮助。文章目录 1. 问题描述 2. 训练的解决方案 3. 预测的解决方案

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

ONNX Runtime使用简单介绍

jiugeshao的专栏

05-01

9870

前面系列博客中有用tensorRT、OpenVINO加速模型推理 TensorRT加速方法介绍（python pytorch模型）_竹叶青lvye的博客-优快云博客_tensorrt加速 TensorRT加速模型推断时间方法介绍（c++ pytorch模型）_竹叶青lvye的博客-优快云博客 OpenVINO使用介绍_竹叶青lvye的博客-优快云博客_openvino resnet在这边再简单提下ONNX Runtime的使用，上面博客中只是将ONNX模型作为一个中间转换模型用，可能..

【onnx】onnxruntime-gpu无法使用问题

胡侃有料的博客

07-09

3159

onnxruntime-gpu无法使用。

ubuntu交叉编译onnxruntime源码_cpu版本

cumtchw

12-09

4660

ubuntu交叉编译(armv7_32位)onnx源码_cpu版本

Java Runtime 类详解

Cloud-Future的博客

11-18

7902

Java Runtime 类详解 Java Runtime 类使用 Java Runtime.exec 方法的使用 Java Runtime.getRuntime().exec() 的使用 Java Runtime.exec 详解

RuntimeError: “LayerNormKernelImpl“ not implemented for ‘Half‘解决方案

weixin_43178406的博客

10-13

8万+

本文主要介绍了RuntimeError: “LayerNormKernelImpl” not implemented for 'Half’解决方案，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案

CUDA RUNTIME

洪流之源

04-11

5411

cuda runtime是以cuda driver为基准开发的运行时库，driver API更为底层一些，对一般用户不是很友好，例如需要做显式的device初始化，以及context、module的管理。但是使用更为灵活，提供一些runtime API所没有的功能，毕竟runtime API的功能都是包装driver 的功能实现的。而runtime API把driver API包装了一些，将很多原本需要代码编写的步骤（比如说上面的device初始化）自动完成了，因此会更加容易上手。当调用第一个cuda

go runtime

yongbaoii的博客

04-01

4794

Runtime 包括go 调度 go内存分配 go GC

【ONNXRuntime】Win10 GPU环境 ONNXRuntime下载与VS开发配置

豆芽菜

04-12

1万+

ONNXRuntime下载下载地址：Releases · microsoft/onnxruntime (github.com) 在下载地址找到对应版本，历史版本在Assets点开折叠后可以看到，可下载内容如下，如果需要支持GPU需要下载对应版本。也可以通过指定版本的地址直接定位到想要的版本，例如1.8.0 https://github.com/microsoft/onnxruntime/releases/tag/v1.8.0 GPU环境...

onnxruntime.1.20.0

07-04

ONNX Runtime是一个开源的机器学习性能加速器，由微软和社区共同开发和维护。它提供了高性能的ONNX（Open Neural Network Exchange）模型执行引擎，旨在简化AI模型在不同框架和设备上的部署过程。ONNX Runtime支持...

onnxruntime-win-x86

11-28

在深度学习和机器学习领域，ONNX Runtime（Open Neural Network Exchange Runtime）是一个关键的工具，用于优化和加速模型的推理过程。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放标准，它定义了一个通用的模型...

onnxruntime-win-x86-1.14.0.zip

12-20

ONNX Runtime 是一个高性能的机器学习推理引擎，由微软开发，并得到了社区的广泛支持。它最初是作为 ONNX (Open Neural Network Exchange) 格式的支持库来设计的。ONNX 是一种开放的格式，用于表示深度学习模型，...

支持win7系统的onnxruntime库

12-06

ONNXRuntime作为微软开发的一个开源机器学习框架，为这些应用提供了强大的支持。然而，由于微软官方对旧版操作系统的支持有限，许多用户在使用Windows 7系统时遇到了兼容性问题。不过，一些热心的开发者和技术爱好者...

Microsoft Access Engine+Runtime

02-28

Microsoft Access Engine和Runtime是微软公司为其数据库软件Microsoft Access提供的一系列支持组件。Microsoft Access是一款流行的关系数据库管理系统（RDBMS），它使得用户能够创建和管理数据库，进行数据收集、...

根据虹软实现的人脸检测、追踪、识别、年龄检测、性别检测的JAVA解决方案

09-11

打开下面链接，直接免费下载资源： https://renmaiwang.cn/s/vxfyv (最新版、最全版本)根据虹软实现的人脸检测、追踪、识别、年龄检测、性别检测的JAVA解决方案

matlab YALMIP、GLPK安装资源

最新发布

09-11

matlab的YALMIP、GLPK安装包，内置YALMIP、GLPK，直接将分别其添加到matlab的toolbox、路径中即可（matlab主页-设置路径-添加并包含子文件夹-YALMIP；matlab主页-设置路径-添加文件夹-github_repo）

【scratch3.0少儿编程-游戏原型-动画-项目源码】打砖块.zip

09-11

资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用scratch3.0少儿编程游戏、动画源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！更多精品资源请访问 https://blog.youkuaiyun.com/ashyyyy/article/details/146464041

使用 OpenCV 技术实现人脸检测的方法与过程

09-11

打开下面链接，直接免费下载资源： https://renmaiwang.cn/s/o7o7f 运用 OpenCV 这一计算机视觉库来开展人脸检测相关的操作

OnnxRuntime

07-03

### 安装方法 ONNX Runtime 的安装可以通过 Python 的包管理工具 `pip` 进行。用户可以直接使用以下命令来安装最新版本的 ONNX Runtime： ```bash pip install onnxruntime ``` 如果需要特定版本的 ONNX Runtime，例如版本 1.16.0，则可以使用以下命令指定版本号进行安装： ```bash pip install onnxruntime==1.16.0 ``` 对于某些高级用例或开发需求，可能还需要从源码构建 ONNX Runtime，但这通常适用于有特殊定制需求的开发者[^1]。 ### 使用指南安装完成后，可以通过 Python 导入 `onnxruntime` 模块来加载并运行 ONNX 模型。以下是一个简单的示例，展示如何使用 ONNX Runtime 加载模型并执行推理： ```python import onnxruntime as ort import numpy as np # 加载模型 session = ort.InferenceSession("path_to_model.onnx") # 准备输入数据 input_name = session.get_inputs()[0].name input_data = np.random.rand(1, 3, 224, 224).astype(np.float32) # 执行推理 outputs = session.run(None, {input_name: input_data}) # 输出结果 print(outputs) ``` 为了确保安装的 ONNX Runtime 性能满足预期，可以运行一些基准测试。这些测试将帮助了解模型在特定硬件上的性能。可以使用 ONNX 模型测试基准工具，或使用自定义脚本来测量推理时间和其他性能指标。例如，使用内置的基准工具： ```bash python3 -m onnxruntime.tools.benchmark --input path_to_model.onnx --input_feed input_name(input_data) --iter 10 ``` 这个命令会执行 10 次推理迭代，并报告平均推理时间等性能指标[^1]。 ### 调试技巧 ONNX Runtime 提供了强大的日志系统，这对于调试模型推理过程中的问题非常有用。通过合理配置日志级别和输出方式，开发者可以更高效地诊断模型推理过程中的各种问题。可以通过设置环境变量来控制日志级别，例如： ```bash ORT_LOG_LEVEL=VERBOSE ``` 此外，还可以通过编程方式配置日志记录器，以便于捕获和分析运行时的日志信息。这有助于快速定位和解决潜在的问题[^2]。当遇到模型兼容性问题时，比如导出模型时报错 `Unsupported: ATen operator triu`，一种解决方案是替换为等效的 ONNX 算子。具体做法如下： ```python # 修改前 torch.triu(...) # 修改后 torch.onnx.symbolic_opset9.triu = lambda g, input: g.op("Trilu", input, upper=1) ``` 这种修改允许用户在导出模型时绕过 PyTorch 中不支持的操作，从而实现与 ONNX 的兼容[^3]。