腾讯云服务器部署onnxruntime-gpu经验总结

前言

有项目需要用onnxruntime-gpu进行推理，原以为像windows一样在已经有cuda的情况下直接安装onnxruntime-gpu即可，却没想到这么麻烦，故分享此文帮助后来者。

环境

gpu计算型英伟达v100云服务器。
在选择安装系统时已经选择了最高版本如下：
Ubuntu20.04
cuda11.0.3
cudnn8.5.0
用命令行查看nvidia-smi：

可以看到确实已经安装了cuda。

报错记录

1.[W:onnxruntime:Default, onnxruntime_pybind_state.cc:541 CreateExecutionProviderInstance] Failed to create CUDAExecutionProvider. Please reference https://onnxruntime.ai/docs/reference/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html#requirements to ensure all dependencies are met.
是直接使用以下命令安装导致的版本不兼容问题：

pip install onnxruntime-gpu

具体版本对应关系见下表：

因为cuda是11.0.3，所以只能用onnxruntime-gpu==1.8或者1.7来进行安装。

2.onnxruntime OSError: libcurand.so.10: cannot open shared object file: No such file or directory

这是因为腾讯云cuda安装的位置很怪，默认找不到它这个环境变量，需手动添加，下面我来演示一下如何手动添加。

解决

1.如果保持默认cuda11.0.3，那么运行如下安装命令：

pip install onnxruntime-gpu==1.8.0
或者
pip install onnxruntime-gpu==1.7.0

2.查找cuda文件目录：

find / -name "libcudart.so.11.0"

-name后面是文件名，根据需要替换，缺什么查什么，我这边显示它们在以下目录：

3.配置环境变量：

首先：

vi /etc/profile

然后按 i 切换输入模式，在文末添加多行环境变量：

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export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/nvidia/cudnn/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/nvidia/cublas/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/nvidia/cuda_runtime/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/nvidia/cuda_nvrtc/lib:$LD_LIBRARY_PATH

目录位置请根据自己的修改，我这边是默认的，改完像下面这样：

按esc退出输入模式。按 : 输入wq保存退出。

然后生效：

source /etc/profile

输入以下命令确认环境变量生效：

echo $LD_LIBRARY_PATH

正确的话再运行框架创建cuda算子就不会提示报错了。