onnxruntime中的SessionOptions()如何配置底层计算设备的属性

在ONNX Runtime中，SessionOptions是用于配置会话的选项。通过SessionOptions，可以对底层计算设备的属性进行配置，包括指定使用的硬件加速器、控制运行模式等。

首先，需要导入相关的库：

import onnxruntime as rt

然后，创建SessionOptions对象并进行配置。SessionOptions类的构造函数可以传入一些初始化参数，例如线程数、初始图形优化级别等。常用的配置选项如下：

1. enable_cpu_mem_arena(bool)：指定是否在CPU上为中间结果分配临时内存。

2. enable_profiling(bool)：指定是否启用性能分析工具。

3. log_severity_level(log.ORTLoggingLevel)：指定日志记录的详细级别。

4. graph_optimization_level(GraphOptimizationLevel)：指定图形优化级别，可以是ORT_ENABLE_BASIC、ORT_ENABLE_EXTENDED或ORT_ENABLE_ALL。

5. execution_mode(ExecutionMode)：指定运行模式，可以是ORT_SEQUENTIAL或ORT_PARALLEL。

例如，我们可以创建一个启用GPU加速、启用性能分析工具的会话：

session_options = rt.SessionOptions()
session_options.enable_profiling = True
session_options.execution_mode = rt.ExecutionMode.ORT_PARALLEL
session_options.graph_optimization_level = rt.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL
session_options.enable_cpu_mem_arena = False

# 使用CUDA加速
session_options.add_session_config_entry('session.cuda_device_id', '0')

# 创建会话
session = rt.InferenceSession("model.onnx", session_options)

在上面的例子中，通过将enable_profiling设置为True，启用了性能分析工具；通过将execution_mode设置为ORT_PARALLEL，设置了并行运行模式。另外，通过add_session_config_entry方法，可以添加额外的配置。在这里，我们使用了session.cuda_device_id配置项来指定使用的CUDA设备编号为0，以启用GPU加速。

此外，还可以通过add_session_config_entry方法添加其他配置项，例如：`session.mkl_mklml_enable_verbose()，session.set_intra_op_param()，session.set_ir_version()等。

需要注意的是，SessionOptions的配置选项可能会因ONNX Runtime的版本而略有差异，可以根据具体的版本进行调整。

总结起来，通过SessionOptions，在ONNX Runtime中可以对底层计算设备的属性进行配置，包括使用的硬件加速器和运行模式等。通过合理配置这些选项，可以获得更好的性能和运行效果。