ONNX未使用GPU

要将ONNX模型在 GPU 上运行，您需要确保以下步骤已经完成：

安装合适的CUDA和cuDNN 版 本：确保您的系统已经正确安装了CUDA和cuDNN。您可以从 NVIDIA 官方网站下载并安装适合您的GPU和 操作系统 的 版 本。

安装合适的PyTorch 版 本：在使用ONNX之前，您需要将模型转换为PyTorch模型。确保您已经安装了与您的CUDA和cuDNN 版 本兼容的PyTorch 版 本。您可以通过以下命令安装PyTorch：

pip install torch torchvision
将PyTorch模型转换为ONNX模型：在将模型转换为ONNX之前，将模型移动到GPU上。您可以使用以下代码将模型加载到GPU上：
import torch
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
将ONNX模型加载到GPU上：在使用ONNX模型之前，需要将其加载到GPU上。您可以使用以下代码将ONNX模型加载到GPU上：
import onnxruntime as rt
ort_session = rt.InferenceSession("model.onnx", providers=['CUDAExecutionProvider'])
注意，这里的providers参数将提供者设置为CUDAExecutionProvider，这将确保模型在GPU上运行。如果没有设置providers参数，默认情况下将使用CPU执行提供者。
运行推理：现在您可以使用ONNX模型在GPU上运行推理。以下是一个简单的示例代码：
import numpy as np
# 准备输入数据
input_data = np.random.random((1, 3, 224, 224)).astype(np.float32)
# 将输入数据移动到GPU上
input_data = torch.from_numpy(input_data).to(device)
# 执行推理
outputs = ort_session.run(None, {'input': input_data.numpy()})
这将在GPU上执行推理，并将输出存储在outputs变量中。
这是一个简单的示例，演示了如何在ONNX中使用GPU。您可以根据自己的需求进行修改和扩展。