1.ONNXRUNTIME介绍        ONNX格式模型部署兼容性最强的框架ONNXRUNTIME，基本上不会有算子不支持跟不兼容的情况出现，只要能导出ONNX格式模型，它基本上都能成功加载，成功推理。虽然在CPU速度不及OpenVINO、GPU上速度不及TensorRT，但是胜在兼容性强，支持不同硬件上推理部署

asr_onnx论文无模型结构算法原理数据集无环境配置在光源可拉取推理的docker镜像，在光合开发者社区可下载onnxruntime安装包。asr_onnx推荐的镜像如下：dockerpullimage.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10cdasr_onn

在b站下载了一个up提供的facefusion整合包，运行go-web.bat报错报错信息如下：2024-08-1910:53:07.6316097[E:onnxruntime:Default,provider_bridge_ort.cc:1992onnxruntime::TryGetProviderInfo_CUDA]D:\a\_work\1\s\onnxruntime\core\session\provider_bridge_ort.cc:1637

paddleocr_paddle论文PaddleOCR通过det、rec、cls三个模型分别实现字符检测、字符识别和字符方向分类的应用det模型主要用DB算法，参考论文如下：https://arxiv.org/pdf/1911.08947.pdfrec模型主要用SVTR算法，参考论文如下：https://arxiv.org/pdf/2205.00159.pdfcls模型用mobi

1、概述1.1算法概述人脸换脸是一种使用人工智能技术来实时或离线地将视频中的人脸替换成另一张人脸的技术。近年来，随着深度学习技术的发展，这一领域取得了显著进展。常见的人脸换脸项目有：Deepfake：这是最著名的换脸算法之一，使用深度学习技术合成人脸图像，通常使用卷积神

目录ONNXRuntime的作用主要功能跨平台支持性能优化易于集成如何使用ONNXRuntimeONNXRuntime的优缺点优点缺点应用领域1.自然语言处理(NLP)2.计算机视觉(CV)3.语音识别和处理4.推荐系统5.医疗健康6.金融科技(FinTech)具体应用案例微软产品与服

为了使用ONNX-Runtime-Inference这个项目，但是我缺少onnxruntime这个库，网上找了很多教程，但是大多数都是关于linux的，这里简单记录一下我的配置流程找到onnxruntime的release版本开始想着自己去找源码编译，发现这对于新手来说，是个坑，因为源码里面有些库是缺失的，需要自己去下载，并更改

1打开VisualStudio2017，新建空项目helloworld 2浏览输入onnxruntime，安装第一个，版本选择1.18.1 3配置PATH环境变量4配置项目包含目录 5配置库目录6配置链接器 配置opencVhttps://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/103036687 无法启动应用

onnx无法使用GPU加速加速失败解决方法【非常详细】 应该是自目前以来最详细的加速失败解决方法GPU加速，收集了各方的资料。引用资料见后文硬件配置：GPUCUDA版本：12.2客户架构：window10输入： nvcc--version onnxruntime版本后文提供1先检测是否无法使用GPU加速检测

问题说明：使用onnxruntime-gpu完成了深度学习模型部署，但在打包时发生了报错：找不到CUDA具体问题描述：RuntimeError:D:\a\_work\1\s\onnxruntime\python\onnxruntime_pybind_state.cc:857onnxruntime::python::CreateExecutionProviderInstanceCUDA_PATHissetbutCUDAwas

一、下载OnnxruntimeGitHub-microsoft/onnxruntime:ONNXRuntime:cross-platform,highperformanceMLinferencingandtrainingaccelerator注意win7运行时会出错。可以下载 https://pan.baidu.com/s/18gIMP7r3lZAmgUTj4H2ugA?pwd=6666 编译好的可在win7下使用。还

序号项目名称下载地址1onnxruntime-1.15.0-cp38-cp38-linux_armv7l.whl.zip点我下载2onnxruntime-1.16.0-cp38-cp38-linux_armv7l.whl.zip点我下载3onnxruntime-1.15.0-cp311-cp311-linux_armv7l.whl.zip点我下载4onnxruntime-1.15.1-cp311-cp311-linux_armv7l.whl.zip点我

仓库下载gitclone--depth=1--branchv1.12.1https://github.com.cnpmjs.org/microsoft/onnxruntime.git注意：需要更换国内镜像源编译GPU./build.sh--skip_tests--use_cuda--configRelease--build_shared_lib--parallel--cuda_home/usr/local/cuda-11.3--cudnn_home/u

一、准备工作将训练好的pt文件转为onnx格式。yoloexportmodel=best.ptformat=onnxdevice=0opset=13dynamic#如果是动态Shape的话，命令行参数dydynamic一定要加上，不然就是static的模型二、下载与安装ONNXRuntime注意：下载安装onnxruntime-gpu时需要保证其与cuda的兼容

1.https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html#requirements2.下载cuda_12.2.0_536.25_windows3.下载cudnncudnn-windows-x86_64-8.5.0.96_cuda11-archive4.condacreate-nonnx_testpython=3.105.根据官方文档说明cuda12.x的版本安装o

因毕设需要，尝试了将PyTorch模型转为ONNX然后用C#做推理，记录一下经验。总的来说，C#对深度学习的支持远不如Python，缺少很多必要的库，不少代码需要自己编写。思路毕设做的是image-to-image的low-level视觉任务，因此需要3个主要步骤：从硬盘读取图片并转成张量（imageto

好久不见！闲话不多说，今天主要是通知一下FaceFusion两个版本的更新。更新内容如下：V3.5.0帧着色器:使用来自ddcolor和deoldify的先进模型，为黑白或低色彩素材添加色彩。这些模型利用深度学习技术生成逼真且美观的着色效果。改善唇同步效果:从音频中更清晰、更准确地提

defget_layer_output(model,image):ori_output=copy.deepcopy(model.graph.output)fornodeinmodel.graph.node:foroutputinnode.output:model.graph.output.extend([onnx.ValueInfoProto(

publicstaticIntPtrOnnxRuntimeImportResolver(stringlibraryName,Assemblyassembly,DllImportSearchPath?searchPath){//调试信息LogHelper.NlogTrace(libraryName);if(libraryName!="onnxruntime")

错误[E:onnxruntime:Default,provider_bridge_ort.cc:1480TryGetProviderInfo_CUDA]/onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/provider_bridge_ort.cc:1193onnxruntime::Provider&onnxruntime::ProviderLibrary::Get()[ONNXRuntimeError]:1:FAIL:Failedto

python训练的模型，转换为onnx模型后，用python代码可以方便进行推理，但是java代码如何实现呢？首先ONNX推理，可以使用onnxruntime<dependency><groupId>com.microsoft.onnxruntime</groupId><artifactId>onnxruntime</artifactId><version>1.15.1</version>

项目场景[withERRTYPE=cudaError;boolTHRW=true]CUDAfailure999:unknownerror;GPU=24：需要升级之前老的程序，之前的cuda是10.2问题描述：环境cuda11.2（之前是10.2）onnxruntime-gpu1.10python3.9.7启动程序的时候Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/a

项目场景[withERRTYPE=cudaError;boolTHRW=true]CUDAfailure999:unknownerror;GPU=24：需要升级之前老的程序，之前的cuda是10.2问题描述：环境cuda11.2（之前是10.2）onnxruntime-gpu1.10python3.9.7启动程序的时候Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/a

安装pipinstalltts-autolabel-fhttps://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepipinstall"modelscope[audio]"-fhttps://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html-i

delphiPascalyolov5deepsort目标检测目标跟踪，支持onnxruntime、dnn、openvino和tensorrt推理yolov5，使用c++封装成dll，delphi调用封装好的dll，实现目标检测和跟踪ID:212600676471966472