티스토리 뷰
Deep Learning
20240519 Colab 에서는 onnxruntime cuda provider 가 동작하지 않는 거 같다.
developer0hye 2024. 5. 19. 20:46import torch
import torchvision
import numpy as np
import onnxruntime
print(f"onnxruntime.get_device(): {onnxruntime.get_device()}")
model = torchvision.models.resnet18(weights=None)
model.eval()
input_on_cpu = torch.randn((1, 3, 224, 224), dtype=torch.float32)
torch.onnx.export(model, input_on_cpu, "resnet18.onnx", input_names=['input'], output_names=['output'])
session = onnxruntime.InferenceSession("resnet18.onnx", providers=['CUDAExecutionProvider'])
print(f"session.get_providers(): {session.get_providers()}")
위 코드를 Colab에서 실행시켜봤다.
GPU로 추론되려면 session.get_providers()를 호출했을때 CUDAExe... 가 나와야하는데 CPUExe... 만 나오고 안나온다.
'Deep Learning' 카테고리의 다른 글
LLM Zero shot Chain of Thought (0) | 2024.06.12 |
---|---|
LLM Chain of Thought (0) | 2024.06.09 |
RT DETR의 Uncertainty-minimal Query Selection 은 무엇일까 (0) | 2024.04.21 |
RT DETR의 Encoder 는 무엇일까 (4) | 2024.04.21 |
RT DETR의 백본은 무엇일까 (0) | 2024.04.16 |
댓글
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- 백준 11437
- PyCharm
- 인공지능을 위한 선형대수
- 문제집
- 자료구조
- LCA
- 조합
- FairMOT
- 순열
- C++ Deploy
- 파이참
- cosine
- 백준 11053
- 이분탐색
- 단축키
- 위상 정렬 알고리즘
- ㅂ
- Lowest Common Ancestor
- 백트래킹
- 백준 1766
- 백준
- MOT
- 가장 긴 증가하는 부분 수열
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
글 보관함