如何在python中设定onnxruntime的SessionOptions()以使用GPU进行推理

要在Python中设置onnxruntime的SessionOptions()以使用GPU进行推理，您需要按照以下步骤进行操作：

1. 确保您的计算机上已正确安装了CUDA和cuDNN等GPU加速库。您可以从NVIDIA官方网站上下载并安装这些库。

2. 在Python中导入所需的库：

import onnxruntime as ort

3. 创建SessionOptions对象，并设置为使用GPU：

options = ort.SessionOptions()
options.intra_op_num_threads = 1  # 控制每个op内部的线程数
options.execution_timeout_milliseconds = 0  # 当前线程队列中没有可执行op的情况下停止执行
options.graph_optimization_level = ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL  # 启用所有优化
options.enable_profiling = False  # 禁用性能分析
options.optimized_model_filepath = ""  # 不要导出优化模型
options.log_severity_level = 0  # 不记录日志
options.enable_profiling = False  # 禁用性能分析
options.execution_mode = ort.ExecutionMode.ORT_SEQUENTIAL  # 选择顺序执行模式
options.enable_profiling = False  # 禁用性能分析

# 设置为使用GPU
options.graph_optimization_level = ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL
options.add_session_config_entry('session.use_gpu', 'True')
options.add_session_config_entry('session.gpu_mem_limit', '10000')

4. 创建Session对象，并使用上述SessionOptions进行初始化：

session = ort.InferenceSession("model.onnx", sess_options=options)

5. 运行推理：

input_name = session.get_inputs()[0].name
output_name = session.get_outputs()[0].name
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)  # 输入数据的示例
output_data = session.run([output_name], {input_name: input_data})  # 执行推理

在上面的代码中，我们首先创建了一个SessionOptions对象，并设置了一些参数，包括将图优化级别设置为ORT_ENABLE_ALL以启用所有优化。然后，我们将“session.use_gpu”和“session.gpu_mem_limit”两个配置项添加到SessionOptions中，以告诉onnxruntime使用GPU进行推理，并设置GPU的内存限制。最后，我们使用这个SessionOptions对象初始化了一个Session对象，并使用该对象执行推理。

请注意，这只是一个示例代码，您需要根据您自己的模型和输入数据进行适当的修改。另外，如果您的GPU显存不够大，您可能需要适当调整“session.gpu_mem_limit”参数的值。