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ONNXRuntime-Linux-x64-GPU-1.17.1.tgz.zip

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  •      文件类型：ZIP

简介：
这是一个压缩文件，内含适用于Linux x64架构GPU环境下的ONNX Runtime 1.17.1版本安装包。 在当前的数字时代，深度学习模型的有效部署和运行对于加速计算和提高效率至关重要。ONNX Runtime（ONNX运行时）是微软推出的一个开源项目，旨在提供一个高性能的推理引擎，用于执行以ONNX（开放神经网络交换）格式保存的深度学习模型。ONNX是一个开放的生态系统，它允许AI研究人员和开发人员在不同的深度学习框架之间转换模型，从而实现跨平台的兼容性和优化。 ONNX Runtime的主要优势在于它支持广泛的硬件加速器，包括GPU、CPU和FPGA等，这使得它能够处理大型和复杂的模型，同时保持较高的性能。此外，它还针对各种深度学习框架进行了优化，确保了从不同框架训练的模型能够在ONNX Runtime上无缝运行。 给定的文件名为“onnxruntime-linux-x64-gpu-1.17.1.tgz.zip”，这表明了该文件是一个针对Linux系统的ONNX Runtime的GPU版本安装包。文件名遵循了一种标准格式，其中包括了运行时名称（onnxruntime）、支持的平台（linux）、目标架构（x64）以及所支持的硬件加速器（gpu）。1.17.1表示该安装包对应的ONNX Runtime软件版本号。“tgz.zip”后缀表明文件是一个经过多重压缩的存档，可能包含多个相关文件和目录。 由于压缩包内只有一个名为“file”的文件，这通常意味着用户可以直接下载并解压此文件以开始安装和配置ONNX Runtime环境。在Linux环境下，确保系统满足运行时的依赖要求是必要的步骤之一，这些需求包括但不限于GPU驱动程序和CUDA库等。 根据描述，“请务必到电脑端资源预览或者资源详情查看然后下载”，这表明用户需要通过指定接口来获取该安装包，而非从其他渠道直接下载。为了准确地进行文件下载，建议遵循官方提供的指南和步骤以确保正确性并减少错误的可能性。 重要的是，在完成下载后应当检查文件的完整性，通常可通过验证MD5或SHA256哈希值的方式来进行确认。ONNX Runtime安装过程一般包括解压、设置环境变量以及运行必要的脚本等操作。在执行这些步骤时，请务必参考官方文档以确保软件包被正确配置和使用。 综上所述，“onnxruntime-linux-x64-gpu-1.17.1.tgz.zip”文件为Linux系统提供了ONNX Runtime GPU版本的安装支持，旨在通过利用GPU加速深度学习模型推理过程。用户在下载与安装过程中应遵循官方指南以确保软件包完整无误，并正确配置运行环境。

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  • ONNXRuntime-Linux-x64-GPU-1.17.1.tgz.zip
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    这是一个压缩文件，内含适用于Linux x64架构GPU环境下的ONNX Runtime 1.17.1版本安装包。 在当前的数字时代，深度学习模型的有效部署和运行对于加速计算和提高效率至关重要。ONNX Runtime（ONNX运行时）是微软推出的一个开源项目，旨在提供一个高性能的推理引擎，用于执行以ONNX（开放神经网络交换）格式保存的深度学习模型。ONNX是一个开放的生态系统，它允许AI研究人员和开发人员在不同的深度学习框架之间转换模型，从而实现跨平台的兼容性和优化。 ONNX Runtime的主要优势在于它支持广泛的硬件加速器，包括GPU、CPU和FPGA等，这使得它能够处理大型和复杂的模型，同时保持较高的性能。此外，它还针对各种深度学习框架进行了优化，确保了从不同框架训练的模型能够在ONNX Runtime上无缝运行。 给定的文件名为“onnxruntime-linux-x64-gpu-1.17.1.tgz.zip”，这表明了该文件是一个针对Linux系统的ONNX Runtime的GPU版本安装包。文件名遵循了一种标准格式，其中包括了运行时名称（onnxruntime）、支持的平台（linux）、目标架构（x64）以及所支持的硬件加速器（gpu）。1.17.1表示该安装包对应的ONNX Runtime软件版本号。“tgz.zip”后缀表明文件是一个经过多重压缩的存档，可能包含多个相关文件和目录。 由于压缩包内只有一个名为“file”的文件，这通常意味着用户可以直接下载并解压此文件以开始安装和配置ONNX Runtime环境。在Linux环境下，确保系统满足运行时的依赖要求是必要的步骤之一，这些需求包括但不限于GPU驱动程序和CUDA库等。 根据描述，“请务必到电脑端资源预览或者资源详情查看然后下载”，这表明用户需要通过指定接口来获取该安装包，而非从其他渠道直接下载。为了准确地进行文件下载，建议遵循官方提供的指南和步骤以确保正确性并减少错误的可能性。 重要的是，在完成下载后应当检查文件的完整性，通常可通过验证MD5或SHA256哈希值的方式来进行确认。ONNX Runtime安装过程一般包括解压、设置环境变量以及运行必要的脚本等操作。在执行这些步骤时，请务必参考官方文档以确保软件包被正确配置和使用。 综上所述，“onnxruntime-linux-x64-gpu-1.17.1.tgz.zip”文件为Linux系统提供了ONNX Runtime GPU版本的安装支持，旨在通过利用GPU加速深度学习模型推理过程。用户在下载与安装过程中应遵循官方指南以确保软件包完整无误，并正确配置运行环境。
     
  • ONNXRuntime-Win-X64-GPU-1.14.0
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    这是微软开发的ONNX运行时（ONNX Runtime）库的一个特定版本，适用于Windows 64位系统且配备GPU的设备，版本号为1.14.0。 适用于64位Windows的ONNX编译环境需要CUDA版本大于11.0。
     
  • ONNXRuntime-Win-X64-GPU-1.18.0.zip
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    这是一个Windows 64位GPU版本的ONNX Runtime 1.18.0的压缩文件，适用于需要高性能深度学习推理的应用程序。 ONNX Runtime是一个性能优化的运行时环境，主要用于机器学习模型的推理。它可以支持ONNX（开放神经网络交换）格式的模型，让开发者能够轻松地迁移模型到不同的框架和部署平台上。 文件“onnxruntime-win-x64-gpu-1.18.0.zip”是适用于Windows x64位系统的ONNX Runtime安装包，特别为带有GPU的系统做了优化。版本号为1.18.0，表明这是一个特定版本的安装包。对于需要在Windows操作系统上部署深度学习模型的用户来说，这个文件是必需的资源。 描述中提到需要通过电脑端资源预览或者资源详情查看后下载，这意味着该文件并非直接通过简单链接下载，而是要求用户通过特定平台或软件界面来获取。这种下载方式可能是为了更好地管理用户的下载行为，并确保用户能够正确地获取到适合自己操作系统和硬件配置的安装包。 标签“安装包”表明这是一个软件安装文件，在解压并安装后可以使用ONNX Runtime执行模型推理操作。通常，这些文件由开发者或官方提供给用户以简化安装过程。 压缩包子文件列表中只有一个简单的“file”，这可能意味着在提供的信息中没有展示具体的内部结构。一般情况下，一个完整的安装包会包含多个文件，例如安装说明、许可证协议和必要的库文件等。但在这个特定例子中，并未详细列出这些内容。 ONNX Runtime支持GPU加速，利用GPU的并行处理能力来加快模型推理过程。这对于需要大量计算的模型来说非常重要，可以显著减少所需的时间，提高效率。因此，它对于数据科学家和机器学习工程师非常有用，在实时或大规模数据集处理中尤其关键。 给定文件信息表明这是一个为Windows x64位系统优化的ONNX Runtime GPU版安装包（版本1.18.0），用户可以通过特定平台下载并使用以实现GPU加速的机器学习模型推理功能。
     
  • ONNXRuntime-1.17.1-cp310-cp310-win_amd64.whl
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    这是一个针对Python 3.10版本，在Windows AMD64架构下运行的ONNX Runtime 1.17.1的二进制安装包，支持高效的模型推理。 onnxruntime-1.17.1-cp310-cp310-win_amd64.whl
     
  • ONNXRuntime-GPU-1.6.0-cp36-cp36m-linux-aarch64.whl.zip
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    这是一个针对Linux ARM64架构的Python包文件，用于安装ONNX Runtime GPU版本1.6.0，兼容Python 3.6环境。此包能够优化基于GPU的机器学习模型推理性能。 标题中的“onnxruntime-gpu-1.6.0-cp36-cp36m-linux-aarch64.whl.zip”是一个针对GPU优化的ONNX运行时库的压缩包，适用于Python 3.6环境，并且是为Linux的aarch64（ARM架构）平台设计的。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开源框架，用于在不同AI工具之间交换深度学习模型，它支持多种框架如TensorFlow、PyTorch和Caffe2等。版本1.6.0意味着这是该库的一个特定稳定版本。 描述中提到“适用JetPack 4.4, 4.4.1, 4.5, 4.5.1, 4.6 和 4.6.1，jetson自带的python3.6环境，请勿升级jetson系统默认python3版本”表明这个软件包是为NVIDIA Jetson系列开发板设计的，这些开发板通常配备JetPack SDK。JetPack是一套完整的开发工具，包括Linux操作系统、CUDA、cuDNN和NVIDIA TensorRT等，用于开发和部署AI、计算机视觉和机器人应用。具体到这种情况，用户需要确保其Jetson设备安装的是上述版本之一的JetPack，并且运行的Python版本是3.6，因为库已针对这个版本进行了编译，不建议升级系统默认的Python版本，以免出现兼容性问题。 标签“linux”表明该软件包是在Linux环境下运行的，这与上述描述中提及的Jetson开发板上的Linux操作系统相吻合。 压缩包内的“使用说明.txt”文件可能是关于如何在Jetson设备上安装和使用ONNX运行时的指南，包括可能的依赖项、安装步骤以及注意事项。而“onnxruntime_gpu-1.6.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl”是Python的wheel文件，这是一个预编译的二进制包，可以直接通过pip安装，简化了在Python环境中部署ONNX运行时的过程。 安装此库的步骤大致如下： 1. 解压缩“onnxruntime-gpu-1.6.0-cp36-cp36m-linux-aarch64.whl.zip”。 2. 在Jetson设备上打开终端，确保Python 7版本是默认版本。 3. 导航到解压缩后的目录，其中包含“onnxruntime_gpu-1.6.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl”文件。 4. 使用pip进行安装：`pip install onnxruntime_gpu-1.6.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl`。 5. 阅读并遵循“使用说明.txt”中的指导，以确保正确配置和使用ONNX运行时。 在实际应用中，ONNX运行时可以用于加速模型推理，在Jetson这样的嵌入式硬件上利用GPU的计算能力进行高效的深度学习模型执行。它可以用于各种场景，例如自动驾驶、无人机导航、图像识别和视频分析等。开发者可以将训练好的模型转换为ONNX格式，然后在Jetson设备上部署，以实现低延迟、高性能的边缘计算。
     
  • ONNXRuntime-GPU-1.15.1-cp38-cp38-linux-aarch64.whl.zip
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    此文件为适用于Linux系统（aarch64架构）的Python包，名称为ONNXRuntime-GPU，版本号为1.15.1，需使用CPython 3.8解释器环境。该软件包支持GPU加速，用于高效运行ONNX模型。 标题 onnxruntime-gpu-1.15.1-cp38-cp38-linux-aarch64.whl.zip 提供的信息是关于 ONNX Runtime 的一个特定版本，适用于 GPU 加速，并且是为基于 ARM 架构的 Linux 系统（如 NVIDIA Jetson 平台）编译的。描述中提到它兼容 JetPack 5.1.1，这是 NVIDIA 为 Jetson 设备提供的软件开发套件，内含操作系统、驱动程序和库。特别指出，此版本是针对预装 Python 3.8 的系统编译的，不建议升级默认的 Python 版本。 ONNX Runtime 是一个高性能的运行时框架，用于执行优化后的机器学习模型。它是开放神经网络交换（ONNX）格式的一部分，允许模型在不同的框架之间进行互操作。这里的 GPU 后缀表示该版本支持使用图形处理器（GPU）进行计算，这对于需要高效并行计算的深度学习应用至关重要。 在 Jetson 平台使用 ONNX Runtime 可以充分利用其嵌入式 GPU 的计算能力，加速推理过程。JetPack 包括 Linux 4 Tegra (L4T) 内核、NVIDIA CUDA、cuDNN 和 TensorRT 等工具，这些都是深度学习和计算机视觉应用的必备库。5.1.1 版本确保了与 ONNX Runtime 的兼容性，提供了稳定的开发环境。 标签 linux 暗示这个软件包是为 Linux 设计的，特别是针对 ARM 架构的 Linux 系统如 NVIDIA Jetson Nano、TX2 或 Xavier 等开发板。这些设备通常用于边缘计算，其中 ONNX Runtime 可以帮助实现低延迟和高效的模型推理。 压缩包中的 使用说明.txt 文件很可能是提供安装和使用 ONNX Runtime 的指南，包括如何在 Jetson 设备上安装 whl 包、配置环境变量以及运行示例代码的步骤。onnxruntime_gpu-1.15.1-cp38-cp38-linux_aarch64.whl 是实际的软件包，可以通过 Python 的 `pip` 工具方便地安装到系统中。 总结来说，这个压缩包提供了一个针对 NVIDIA Jetson 平台和 Python 7 环境优化的 ONNX Runtime GPU 版本。用户可以按照 使用说明.txt 来在 JetPack 5.1.1 下安装并利用此框架进行高效的深度学习推理。使用 ONNX Runtime 可以充分利用 Jetson 设备的 GPU 加速能力，提高模型运行效率。
     
  • onnxruntime-gpu-1.17.0-cp38-cp38-linux-aarch64-whl-zip
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    ONNX Runtime GPU 1.17.0 是一款针对Linux ARM64架构优化的Python包，兼容Python 3.8版本，支持GPU加速深度学习模型的高效执行。 标题中的“onnxruntime-gpu-1.17.0-cp38-cp38-linux-aarch64.whl.zip”表示这是一个专为GPU优化的ONNX运行库压缩包，版本号为1.17.0，适用于Python 3.8，并且是针对Linux平台上的ARM架构（aarch64）设计。ONNX（Open Neural Network Exchange）运行时是一个跨框架推理引擎，旨在加速机器学习模型在部署和执行过程中的效率。 描述中提到的“适用JetPack 5.1.2，jetson自带的python3.8环境，请勿升级jetson系统默认python3版本”，意味着这个ONNX运行库与NVIDIA Jetson开发套件中的JetPack 5.1.2版兼容。用户在使用此库时需要确保设备上安装的是官方提供的Python 3.8，而不是更新到更高版本的Python，以避免出现兼容性问题。 标签“linux”表明了这个库是专为Linux操作系统设计，并且特别适用于基于ARM架构（如NVIDIA Jetson系列）的硬件平台。压缩包内包含了一个名为“使用说明.txt”的文件，其中详细介绍了如何在Jetson设备上安装和使用ONNX运行时库的方法，包括解压、依赖项处理以及模型测试等步骤。“onnxruntime_gpu-1.17.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl”是Python的wheel文件格式，可以直接通过pip命令进行安装。 在实际操作中需要注意以下几点： 1. 确保Jetson设备已更新到JetPack 5.1.2，并保持默认Python版本未被修改。 2. 解压“onnxruntime-gpu-1.17.0-cp38-cp38-linux-aarch64.whl.zip”文件，获取wheel文件。 3. 使用pip命令安装该库，具体格式为`pip install `。 4. 安装过程中可能会自动处理依赖项，如CUDA和cuDNN等GPU加速库。如果需要手动配置，则务必确保正确设置这些环境变量。 5. 安装完成后，在Python代码中导入`onnxruntime`模块，并加载ONNX模型进行推理测试。 通过使用ONNX运行时，开发人员可以将训练好的机器学习模型部署到Jetson设备上，实现高效的推理任务。这对于需要在资源受限的硬件环境中执行实时和低延迟计算的应用场景来说至关重要。
     
  • onnxruntime-gpu-1.7.0-cp36-cp36m-linux-aarch64-whl-zip
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    这是ONNX Runtime GPU版本的一个软件包，适用于Python 3.6，在Linux系统上的ARM架构（aarch64）使用。具体而言，它是一个用于在GPU上运行ONNX模型的库。 标题 onnxruntime-gpu-1.7.0-cp36-cp36m-linux-aarch64.whl.zip 提供的信息是关于 ONNX Runtime 的一个特定GPU优化版本的软件包，针对的是Python 3.6环境，并且适用于基于Linux的aarch64架构（通常指的是ARM64处理器，如NVIDIA Jetson系列硬件）。ONNX Runtime 是一个高性能的运行时框架，用于执行已训练好的机器学习模型，它支持多种框架如TensorFlow、PyTorch等导出的ONNX格式模型。 描述指出这个软件包特别适合JetPack 4.4到4.6.1版本。JetPack SDK 包含了开发和部署在NVIDIA嵌入式计算平台（如Jetson Nano、TX2等）上的AI应用所需的所有工具和库。由于此ONNX Runtime版本是为Jetson的内置Python 3.6环境编译，因此不建议升级系统中的Python版本，以确保兼容性。 标签 linux 明确指出这个软件包是在Linux操作系统环境下使用的，这对于NVIDIA Jetson这样的嵌入式平台来说是非常常见的。 压缩包子文件名称使用说明.txt提示可能存在一份指导用户如何安装和使用此软件包的文档。这对开发者来说是至关重要的，因为正确的配置和使用对于充分发挥ONNX Runtime的性能至关重要。 onnxruntime_gpu-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl 是一个Python wheel（whl）包，专门用于安装和分发此软件。这个文件表明它是针对GPU加速设计的，版本号为1.7.0，并且适用于Python 3.6环境下的Linux aarch64架构。 总结关键知识点： 1. ONNX Runtime：高性能运行时框架，执行ONNX格式的机器学习模型。 2. GPU优化：此软件包是专门为GPU加速设计的，能提高模型推理速度。 3. Python 3.6：专为Jetson内置Python 3.6环境编译，不建议升级Python版本以保持兼容性。 4. NVIDIA JetPack SDK：适用于多个版本（如4.4至4.6），适合NVIDIA嵌入式计算平台使用。 5. Linux操作系统：此软件包在Linux环境下运行，适合Jetson系列硬件设备。 6. 使用说明文档：提供安装和使用的指导以帮助用户正确配置与操作该软件。 7. whl文件格式：Python的二进制安装包，简化了软件包的安装过程。 为了确保最佳性能，开发者应了解如何利用Jetson设备上的GPU资源，并遵循优化模型运行的最佳实践。