onnx模型部署 c++ gpu windows

ONNX模型在C++ GPU Windows环境下的部署，需要使用ONNX Runtime进行支持。ONNX Runtime是一个开源的推理引擎，用于加速ONNX模型的推理速度，支持多种平台，包括Windows，Linux，macOS以及安卓等。

在Windows GPU环境下，可以使用ONNX Runtime C++ API进行ONNX模型的部署。首先，你需要安装C++ API的依赖库，然后根据你的编译环境选择适当的版本，最后使用C++代码加载和运行ONNX模型。

代码示例如下：

#include <iostream>
#include <onnxruntime_cxx_api.h>
int main() {
  Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");
  Ort::SessionOptions session_options;
  session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_BASIC);
  Ort::Session session(env, "model.onnx", session_options);
  size_t input_tensor_size = 1 * 3 * 224 * 224;
  std::vector<float> input_tensor_values(input_tensor_size);
  Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(env, input_tensor_values.data(), input_tensor_size,
                                                             input_tensor_dims.data(), 4);
  const char* input_name = session.GetInputName(0, env);
  const char* output_name = session.GetOutputName(0, env);
  Ort::Value output_tensor = session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_name, {input_tensor}, 1, &output_name, 1);
  float* output_tensor_values = output_tensor.GetTensorMutableData<float>();
  size_t output_tensor_size = output_tensor.GetTensorTypeAndShapeInfo().GetElementCount();
  for (size_t i = 0; i < output_tensor_size; ++i) {
    std::cout << output_tensor_values[i] << " ";
  return 0;
希望以上信息能对你有所帮助。