cuda12.0版本对应的onnxruntime版本是多少

### CUDA 12.0 Compatible ONNXRuntime Version 为了确保CUDA 12.0能够与ONNXRuntime兼容,需确认所使用的ONNXRuntime版本支持该特定的CUDA版本。通常情况下,ONNXRuntime会发布针对不同CUDA版本的支持说明。 当前已知的信息表明,ONNXRuntime对于CUDA的支持依赖于其内部构建时指定的CUDA工具链版本[^3]。如果尝试使用不匹配的CUDA版本,则可能导致运行时错误或无法利用GPU加速功能[^4]。 以下是关于如何查找并安装适合CUDA 12.0的ONNXRuntime版本的方法: #### 方法一:查阅官方文档 ONNXRuntime官方文档提供了详细的版本映射表,其中列出了各个ONNXRuntime版本与其对应的CUDA版本支持情况。通过访问[ONNXRuntime Release Notes](https://onnxruntime.ai/docs/)页面,可以找到最新的稳定版及其CUDA兼容性声明[^5]。 截至最近更新,ONNXRuntime 1.14及以上版本可能已经初步支持CUDA 12.0,但这需要进一步验证具体发行日志中的变更记录来确认[^6]。 #### 方法二:手动编译定制化版本 当预构建的二进制文件未能满足需求时,可以选择从源码自行编译ONNXRuntime,并在配置阶段显式指定目标CUDA版本为12.0。此过程涉及以下操作步骤(以Linux环境为例): ```bash git clone https://github.com/microsoft/onnxruntime.git cd onnxruntime ./build.sh --config RelWithDebInfo --use_cuda --cuda_version 12.0 \ --cudnn_home /usr/local/cuda-12.0 --parallel ``` 上述命令片段展示了如何设置`--cuda_version`参数以及指向正确的cuDNN路径[^7]。 需要注意的是,在执行此类自定义构建之前,应确保本地开发环境中已正确安装对应版本的CUDA Toolkit及相关依赖项。 --- ###

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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计算机二级通关宝库:Python 考点速查与公共基础知识精讲

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面向全国计算机等级考试二级(Python 科目)的备考资料包,含两份核心速查文档:①Python 考点速查——按考纲覆盖基础语法、程序控制、组合数据类型、函数、文件异常与计算生态九大章,标注每年分值分布与高频易错点,附四类高频编程题模板;②公共基础知识——数据结构、程序设计、软件工程、数据库四块必考内容,含二叉树性质、排序复杂度对比表与十句口诀速记。使用方法:考前 1~2 周对照速查逐章过一遍,配合历年真题练习,编程题按模板套用训练,公共基础用口诀强化记忆。

ONNXRuntime与CUDA版本对应[项目源码]

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本文详细介绍了ONNXRuntime与CUDA版本的对应关系,强调了在安装onnxruntime-gpu时需确保与pytorch和CUDA版本匹配的重要性。文章提供了从ONNX Runtime 1.0到1.17各版本对应的CUDA和cuDNN版本信息,包括具体的库版本号。此外,还给出了安装onnxruntime-gpu的命令示例,建议使用清华镜像源以提高下载速度。这些信息对于需要部署PyTorch模型到ONNX环境的开发者具有重要参考价值。

onnxruntime-win-x64-gpu-cuda12-1.18.0.zip

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onnxruntime的C++库,为windows上x64库包含include和lib,这个是gpu库,为官方1.18.0版本,注意cuda12需要和官方要求一致。

onnxruntime-linux-x64-cuda12-1.17.0.tgz.zip

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文件放服务器下载,请务必到电脑端资源预览或者资源详情查看然后下载

win10上cuda12.1+tensorrt8.6+vs2019环境下编译onnxruntime1.17

win10上cuda12.1+tensorrt8.6+vs2019环境下编译onnxruntime1.17

onnxruntime官方在cuda12出来一年后都没有发布支持cuda12的onnxruntime版本,故此博主在win10上cuda12.1+tensorrt8.6+vs2019+py38环境下自行编译onnxruntime-gpu 1.17版本。本资源包,有onnxruntime_gpu-1.17.0-cp38-cp38-win_amd64.whl文件可以用于python的安装使用,还包含include、lib、bin文件支持c++编程使用。

onnxruntime-win-x64-gpu-1.18.0.zip

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onnxruntime的C++库,为windows上x64库包含include和lib,这个是gpu库,为官方1.18.0版本,注意cuda需要和官方要求一致。

onnxruntime 1.3版本

onnxruntime 1.3版本

onnxruntime 1.3版本 对应的cuda的版本是10.1

onnxruntime-1.12.0-cp36-cp36m-linux_armv7l.whl.zip

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python模块onnxruntime版本

onnxruntime-win-x64-gpu-1.14.0

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适用于64位windows onnx 编译环境 cuda>11.0版本

onnxruntime-1.12.0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl.zip

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onnxruntime-linux-x64-gpu-cuda12-1.18.0.tgz.zip

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树莓派安装yolov5-lite所需的onnxruntime安装包,方便

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onnxruntime-win-x64-gpu-cuda12-1.17.3.zip

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文件放服务器下载,请务必到电脑端资源预览或者资源详情查看然后下载

onnxruntime-gpu-1.12.1-cp37-cp37m-linux-aarch64.whl.zip

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适用JetPack 5.0,jetson自带的python3.7环境,请勿升级jetson系统默认python3版本

安装包-onnxruntime_gpu-1.12.0-cp38-cp38-win_amd64.whl.zip

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解决onnxruntime安装报错[可运行源码]

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本文详细介绍了在Windows系统下解决onnxruntime-cpu和gpu安装报错的方法。对于CPU版本,由于pip install onnxruntime最高只能安装到1.4.0版本,需要通过whl安装较新版本,需从官方网站下载适配Python版本和平台的whl文件进行安装。对于GPU版本,pip安装可能报错,建议通过Maven仓库或清华大学开源软件镜像站下载相应版本的whl文件,并注意对应Python版本和操作系统。下载完成后,在虚拟环境中使用pip install命令安装即可。

onnxruntime-1.12.1-cp39-cp39-linux_armv7l.whl.zip

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python模块onnxruntime版本

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