无论是在Windows上还是Linux上，.c、.cpp文件是无法直接运行的，需要使用编译工具将.c等源代码文件转化为可执行文件。例如，.exe文件可以在Windows上被计算机运行。...编译HelloWorld需要经过预处理、编译、汇编和链接四个步骤 下面以Linux下的GCC编译过程为例做一些拆解。在介绍编译前，我们先简单介绍一下GCC。...这里我们想使用C标准库，namespec为c，实际链接的是libc.so这个动态链接库。 此外，ld-linux-x86_64.so.2是链接器ld本身所依赖的库。...callq其实就是call，反汇编时会显示为callq。...这个文件是一个ELF文件，也就是Linux上的可执行文件。我们看到除了main之外，还增加了很多内容，一些内容这里就省略了。
有手就行的大模型教程：如何在个人电脑上部署盘古大模型 前言 在当前的人工智能浪潮中，大型预训练模型如盘古等，因其卓越的性能和广泛的应用前景而备受关注。然而，这些模型的部署并非易事，尤其是在个人电脑上。...尽管如此，对于热衷于AI研究与实践的个人用户而言，了解如何在个人设备上部署这类大模型具有重要的学习价值。...本文旨在探讨这一过程，为读者提供一个从理论到实践的指南，帮助大家理解大模型部署的基本原理，以及如何克服资源限制，实现个人电脑上的初步应用尝试。.../MacOS 上使用 3.10 进行了测试）。...将报错喂给神奇海螺，神奇海螺建议我再装一次onnxruntime库 于是你需要键入以下 conda install -c conda-forge onnxruntime 然后再次下载预训练数据，文件较大需要耐心等待下载
Linux的硬盘识别: 一般使用”fdisk -l”命令可以列出系统中当前连接的硬盘 设备和分区信息.新硬盘没有分区信息,则只显示硬盘大小信息. 1.关闭服务器加上新硬盘 2.启动服务器，以root用户登录...#fdisk /dev/sdb Command (m for help):n Command action e extended //输入e为创建扩展分区... p primary partition (1-4) //输入p为创建逻辑分区 p Partion number(1-4)：1 //在这里输入l，就进入划分逻辑分区阶段了...value 51 Last cylinder or +size or +sizeM or +sizeK (51-125, default 125): +200M 注：这个是定义分区大小的，+200M 就是大小为200M...Use tune2fs -c or -i to override.
它支持多种模型格式、丰富的硬件加速选项和跨平台部署能力，为模型的优化和部署提供了极大的灵活性。II....：在物联网设备或本地服务器上运行模型移动应用：优化移动端AI功能实时推理：满足低延迟需求的应用，如视频流分析III....加速深度学习操作专用硬件：支持FPGA、TPU等专用AI加速器在《Accelerating Deep Learning Inference with ONNX Runtime on CPUs》论文中，作者详细介绍了如何在现代...常用的性能分析工具包括：ONNX Runtime内置性能分析器：提供详细的推理时间分解Visual Studio性能分析器：适用于Windows平台Linux Perf工具：适用于Linux系统NVIDIA...主要收获包括：性能提升：推理延迟减少70%，吞吐量提升3倍以上兼容性增强：ONNX格式模型可在多种硬件平台上无缝部署开发效率提高：ONNX Runtime提供的工具和API简化了优化流程实际应用验证：在云端服务器和移动设备上均表现出色当前局限性尽管
让我们展示如何在使用 C# 和 ONNX 的 .NET 应用程序中利用 Phi-3 模型的强大功能，微软在github上有个Microsoft Phi-3 Cookbook。...ONNX 为机器学习模型提供了一种通用格式，方便了不同框架之间的交流，并针对各种硬件环境进行了优化。 对于 C# 开发人员来说，这特别有用，因为我们有一组专门为处理 ONNX 模型而创建的库。...示例：Microsoft.ML.OnnxRuntime。...Microsoft.ML.OnnxRuntimeGenAI.DirectML: 这个版本利用 Microsoft 的 DirectML API，专 Windows 平台设计 支持多种硬件加速设备，包括...它包括演示如何在 .NET 应用程序中使用 Phi-3 mini 和 Phi-3-Vision 模型的实验室和示例项目。
这通常涉及使用深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）加载原始模型，并导出为ONNX格式。...这允许在C++代码中使用ONNX Runtime的功能。 加载模型：使用ONNX Runtime的API加载转换后的YOLOv10 ONNX模型。...处理结果：解析模型输出的结果，这通常涉及将输出的张量数据转换为可理解的检测结果，如边界框坐标和类别标签。...【测试环境】 windows10 x64 vs2019 cmake==2.24.3 onnxruntime==1.12.0 opencv==4.7.0 【使用步骤】 首先cmake生成exe...==4.7.0使用步骤：首先cmake生成exe文件，然后将onnxruntime.dll和onnxruntime_providers_shared.dll放到exe一起，不然会提示报错0xc000007b
微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 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...通过下面的API函数可以查询当前支持推理Provider，代码如下： 运行结果如下： C++版本安装与测试 首先需要下载安装包，以 microsoft.ml.onnxruntime.gpu.1.13.1...为例。...onnxruntime.lib 最后把DLL文件copy到编译生成的可执行文件同一个目录下，直接运行即可。...以ResNet18模型为例，导出ONNX格式，基于ONNXRUNTIME推理效果如下：
这通常涉及使用深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）加载原始模型，并导出为ONNX格式。...这允许在C++代码中使用ONNX Runtime的功能。 加载模型：使用ONNX Runtime的API加载转换后的YOLOv13 ONNX模型。...处理结果：解析模型输出的结果，这通常涉及将输出的张量数据转换为可理解的检测结果，如边界框坐标和类别标签。...【测试环境】 windows10 x64 vs2019 cmake==3.30.1 onnxruntime==1.16.3 opencv==4.9.0 【使用步骤】 首先cmake生成exe...文件，然后将onnxruntime.dll和onnxruntime_providers_shared.dll放到exe一起，不然会提示报错0xc000007b，这是因为系统目录也有个onnxruntime.dll
这通常涉及使用深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）加载原始模型，并导出为ONNX格式。...这允许在C++代码中使用ONNX Runtime的功能。 加载模型：使用ONNX Runtime的API加载转换后的YOLOv12 ONNX模型。...处理结果：解析模型输出的结果，这通常涉及将输出的张量数据转换为可理解的检测结果，如边界框坐标和类别标签。...【测试环境】 windows10 x64 vs2019 cmake==3.30.1 onnxruntime==1.16.3 opencv==4.9.0 【使用步骤】 首先cmake生成exe...文件，然后将onnxruntime.dll和onnxruntime_providers_shared.dll放到exe一起，不然会提示报错0xc000007b，这是因为系统目录也有个onnxruntime.dll
，上图： 从识别效果上看很不错，项目还提供了 python 代码翻译为各种语言的 Demo 以及基于本项目的一些第三方 Demo。...C++ Demo 位置：chineseocr_lite/tree/onnx/cpp_projects onnxruntime C++ demo，支持 Windows、linux、macOS，目前仅支持...ncnn C++ demo，支持 Windows、linux、macOS，分为 cpu 版与 gpu 版，gpu 版使用 ncnn+vulkan 来支持 gpu 加速。...JVM Demo 位置：chineseocr_lite/tree/onnx/jvm_projects onnxruntime jvm demo，以 onnxruntime C++ 为基础，编译成 jni...ncnn jvm demo，以 ncnn C++ 为基础，编译成 jni 供 java 或 kotlin 调用，同样分为 cpu 版与 gpu 版。
下面我将简单介绍这两个技术，并概述如何在C++中实现它们。...ByteTrack使用目标检测算法（如YOLOv9）来识别视频帧中的目标，并使用追踪算法来跟踪这些目标在连续帧之间的运动。...这可以通过使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch或ONNX Runtime）来实现。你需要将模型转换为C++可以理解的格式，并在程序中加载它。...显示结果：最后，你可以将追踪结果可视化并显示在屏幕上。这可以通过在原始视频帧上绘制边界框和轨迹线来实现。 需要注意的是，实现这一过程需要一定的计算机视觉和深度学习基础，以及对C++编程的熟悉。...第二步：用vscode打开CMakeLists.txt修改opencv和onnxuntime路径 第三步：build生成exe，yolov12-onnxruntime-cplus\build\Release
下面我将简单介绍这两个技术，并概述如何在C++中实现它们。...ByteTrack使用目标检测算法（如YOLOv8）来识别视频帧中的目标，并使用追踪算法来跟踪这些目标在连续帧之间的运动。...这可以通过使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch或ONNX Runtime）来实现。你需要将模型转换为C++可以理解的格式，并在程序中加载它。...显示结果：最后，你可以将追踪结果可视化并显示在屏幕上。这可以通过在原始视频帧上绘制边界框和轨迹线来实现。 需要注意的是，实现这一过程需要一定的计算机视觉和深度学习基础，以及对C++编程的熟悉。...第二步：用vscode打开CMakeLists.txt修改opencv和onnxuntime路径 第三步：build生成exe，yolov13-onnxruntime-cplus\build\Release
在 Linux 服务器环境中，DeepSeek 模型通过 ONNX 格式的转换，能够稳定地运行在不同版本的 Linux 发行版上，满足企业级应用对稳定性和性能的要求。...在移动端设备上，NPU 的应用越来越广泛。DeepSeek 模型转换为 ONNX 格式后，可以在支持 NPU 的移动端设备上高效运行，为用户提供实时的 AI 服务，如智能拍照、语音助手等功能。...在 CUDA 11.0 版本中，CUDA 的安装路径通常为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0，需要将该路径添加到CUDA_PATH...可以使用pip安装： pip install onnxruntime 若要使用 GPU 加速，安装 GPU 版本： pip install onnxruntime-gpu 在 Linux 系统中，同样需要正确配置...在移动端的监控设备上，如便携式监控摄像头和手机监控应用，由于硬件资源有限，对模型的性能和大小有严格要求。
漫谈C++ 摘要：深度学习模型如何在C++下进行调用， 本文详细阐述了YOLOv5在C++ ONNX Runtime GPU&CPU下进行调用 1....developer-guide/index.html Github地址：https://github.com/NVIDIA/TensorRT 1.3 Yolov5两种部署方式比较： Tensorrt 优点：在GPU上推理速度是最快的...C++ YOLO v5 ONNX Runtime inference code for object detection....] 2.1 Cmake工程 2.2 填写opencv 和对应路径 2.3 打开工程 手动配置onnxruntime-win-x64-gpu-1.9.0 包含目录：D:\onnxruntime-win-x64...-gpu-1.9.0\include 引用目录：D:\onnxruntime-win-x64-gpu-1.9.0\lib 链接器输入： onnxruntime.lib onnxruntime_providers_cuda.lib
，可以将任何文档、资源（如网址链接、音频、视频）或内容片段转换为上下文，以便任何大语言模型（LLM）在聊天期间作为参考使用。...提供完整的开发者 API，用于自定义集成！...生成文档我这边用ai生成一个文档，写入本地成word，等下就让deepseek去学习这篇文章你是一个互联网的产品经理 1.写一篇文章虚拟一个APP产品 2.这个产品集成了微信、微博、小红书、抖音、支付宝...\C:\ProgramFiles\AnythingLLM\resources\backend\node modules\onnxruntime-node\bin\napiv3\win32\x64\onnxruntime...一定要把图钉点上！一定要把图钉点上！一定要把图钉点上！对比使用没有投喂文档的回答这是投喂了文档的回答。
模型采用 ONNX 格式后，可在各种平台和设备上运行。 本文记录Python 平台 ONNX-GPU 相关内容。...支持Linux和Windows平台CPU和GPU运算，对mac和手机终端也有相应支持。...System CPU GPU EPs Windows Linux Mac Android iOS WebAssembly...ONNX Runtime inference ONNX运行时推断可以实现更快的客户体验和更低的成本，支持来自深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow/Keras）的模型，以及经典的机器学习库...（如scikit learn、LightGBM、XGBoost等）。
1 问题背景在Ascend环境上，使用onnxruntime推理时，报错：/onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/provider_bridge_ort.cc...由于是Ascend环境，肯定是没有GPU的，很明显是onnxruntime的包装错了。pip show onnxruntime-gpu通过如上命令，可以看到环境上确实安装的是gpu版本的。.../CANN-ExecutionProvider.md at gh-pages · microsoft/onnxruntime那么该如何才能构建onnxruntime适配Ascend上的whl包呢？.../build.sh --config Release --build_shared_lib --parallel --use_cann --build_wheel若构建成功，whl包会生成在build/...Linux/Release/dist/目录下。
Polygraphy 介绍polygraphy 是一个深度学习模型调试工具，包含 python API 和 命令行工具，它的功能如下：使用多种后端运行推理计算，包括 TensorRT, onnxruntime..., TensorFlow；比较不同后端的逐层计算结果；由模型生成 TensorRT 引擎并序列化为.plan；查看模型网络的逐层信息；修改 Onnx 模型，如提取子图，计算图化简；分析 Onnx 转 TensorRT...就比如对onnx和trt模型推理对比就需要安装onnxruntime和nvidia-tensorrt包。...您可以使用以下方法手动安装其他软件包：python -m pip install 简单使用在 polygraphy\example 目录下存放有多个示例，包括Python API...的推理输出，trt-runner 为trt的输出，两者之间的输出误差对比由 Error Metrics 给出.误差参数含义
与微软的推理框架 OnnxRuntime 相比，OnnxStream 只需要消耗 1/55 的内存就可以达到同样的效果，但（在 CPU 上的）速度只比前者慢 0.5-2 倍。...第一张图像是在作者的 PC 上生成的，使用了由 RPI Zero 2 生成的相同的 latent。...精度为 W16A16 的 VAE 解码器的生成效果 精度为 W8A32 的 VAE 解码器的生成效果 第三张图由 RPI Zero 2 在大约 3 小时内生成。...该表显示了 Stable Diffusion 的三个模型不同的推理时间，以及内存消耗（即 Windows 中的 Peak Working Set Size 或 Linux 中的 Maximum Resident...在测试中，改变 OnnxRuntime 的 SessionOptions（如 EnableCpuMemArena 和 ExecutionMode）对结果没有产生明显影响。
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