万丈高楼平地起~

个人使用的机器上装有onnxruntime包，onnxruntime-gpu的包，预测速度很慢；

猜测应该是没用上onnxruntime-gpu，故卸载onnxruntime；

运行，又爆出bug，如标题；

无计可施，只能寄希望于重装大法：

pip uninstall onnxruntime-gpu
pip install onnxruntime-gpu

然后就fix 了这个bug；

cpu要装onnxruntime，GPU机器一定要装onnxruntime-gpu！

有问题随时交流~

彩蛋 

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# pytorch
GitHub 加速计划 / on / onnxruntime
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microsoft/onnxruntime: 是一个用于运行各种机器学习模型的开源库。适合对机器学习和深度学习有兴趣的人，特别是在开发和部署机器学习模型时需要处理各种不同框架和算子的人。特点是支持多种机器学习框架和算子，包括 TensorFlow、PyTorch、Caffe 等，具有高性能和广泛的兼容性。
最近提交(Master分支：2 个月前 )
b1ccbe2a ### Description <!-- Describe your changes. --> Update comment for `-I` to mention that symbolic dim values can be provided with `-f`. ### Motivation and Context <!-- - Why is this change required? What problem does it solve? - If it fixes an open issue, please link to the issue here. --> 1 天前
f6e1d448 Option is named onnxruntime_FORCE_GENERIC_ALGORITHMS Follow up to https://github.com/microsoft/onnxruntime/pull/22125. ### Description This change adds compile-time option to disable optimized algorithms and use generic algorithms (exclude AVX* and SSE etc in GEMM) on x86. This new option is intended only for testing these algorithms, not for production use. Following build command on linux x86_64 builds onnxruntime with new option enabled: `./build.sh --parallel --cmake_extra_defines onnxruntime_FORCE_GENERIC_ALGORITHMS=1` ### Motivation and Context This change allows testing generic algorithms. This may be needed for platforms which don't have optimized implementations available, like in https://github.com/microsoft/onnxruntime/pull/22125. 1 天前
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