请问一下最快的onnx是如何实现的。
我最近看见,有人的ONNX推理二十毫秒左右,还是没开gpu,而我使用python构建的opencv 显卡加速,才四五十毫秒。
这太强了,也不知道怎么做到的。我记得ONNX推理有两个库一个opencv 一个onnxruntime 可是这两个我都试了 onnxruntime略快,cpu可以达到四十左右,但还是没有二十毫秒左右速度。
不过我是用的python推理,c++不会调用。请问会的老哥c++ cpu推理onnx快多少,还是说有其他更高效的办法
请问一下最快的onnx是如何实现的。
我最近看见,有人的ONNX推理二十毫秒左右,还是没开gpu,而我使用python构建的opencv 显卡加速,才四五十毫秒。
这太强了,也不知道怎么做到的。我记得ONNX推理有两个库一个opencv 一个onnxruntime 可是这两个我都试了 onnxruntime略快,cpu可以达到四十左右,但还是没有二十毫秒左右速度。
不过我是用的python推理,c++不会调用。请问会的老哥c++ cpu推理onnx快多少,还是说有其他更高效的办法
【以下回答由 GPT 生成】
首先,为了优化ONNX的推理性能,你可以考虑以下几个方面:
import onnxruntime as rt
# 加载ONNX模型
sess = rt.InferenceSession('model.onnx')
# 准备输入数据
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
# 进行推理
output = sess.run(None, {'input': input_data})
# 处理输出结果
# ...
import onnxruntime as rt
# 创建ONNX Runtime的配置
options = rt.SessionOptions()
options.graph_optimization_level = rt.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL
options.execution_mode = rt.ExecutionMode.ORT_SEQUENTIAL
# 指定使用GPU进行推理
options.disable_cpu_memory_arena = True
options.enable_cuda = True
# 加载ONNX模型
sess = rt.InferenceSession('model.onnx', options)
# 准备输入数据
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
# 进行推理
output = sess.run(None, {'input': input_data})
# 处理输出结果
# ...
import onnx
from onnxruntime.transformers import optimizer
# 加载原始模型
model = onnx.load('model.onnx')
# 进行模型优化
optimized_model = optimizer.optimize_model(model)
# 保存优化后的模型
onnx.save(optimized_model, 'optimized_model.onnx')
以上是一些常用的优化方法,可以帮助你提高ONNX的推理性能。希望对你有帮助!如果以上方法还不能满足你的需求,你可以考虑使用其他高性能的推理引擎,如TensorRT或NVIDIA Triton Inference Server,它们提供了更高级别的优化和加速功能。