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🔍 判断 ONNX 模型是否支持 GPU 的几个关键点：
✅ 1. 检查模型支持的 Execution Provider
可以通过下面的代码打印出来当前模型使用了什么设备：
需要安装好：onnxruntime-gpu

import onnxruntime as ort
session = ort.InferenceSession("your_model.onnx", providers=['CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider'])
print("当前使用设备:", session.get_providers())

如果输出是：

# UserWarning: Specified provider 'CUDAExecutionProvider' is not in available provider names.Available providers: 'AzureExecutionProvider, CPUExecutionProvider'
#当前使用设备: ['CPUExecutionProvider']

那说明 即使你指定了 CUDA，模型也没用上 GPU。可能的原因如下👇

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⚠️ 常见模型不支持 GPU 的原因：

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🧪 你可以这样验证是否真的不支持 GPU：
运行这个脚本测试你的模型：

import onnxruntime as ortmodel_path = "model/line-drawings.onnx"  # 或 line-relifer.onnx
session = ort.InferenceSession(model_path, providers=['CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider'])print("可用 Provider:", ort.get_available_providers())
print("当前 Session 使用 Provider:", session.get_providers())

如果你看到：

当前 Session 使用 Provider: ['CPUExecutionProvider']

就确认模型 不支持 CUDA 推理。

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🛠️ 解决方法（建议）：
✅ 方案 1：尝试重新导出支持 GPU 的 ONNX 模型
如果你能访问训练代码，建议使用：

torch.onnx.export(..., opset_version=11, do_constant_folding=True)

并确保：

不使用动态形状（除非必要）

避免包含 grid_sample, loop, scan, 等复杂或实验算子

可通过 Netron 打开 .onnx 文件查看每个 node 的类型，排查问题

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✅ 方案 2：使用 OpenVINO 或 TensorRT（适用于优化部署）
若是 NVIDIA 平台：TensorRT 可以加速大多数兼容模型（比 ONNXRuntime-GPU 更强）

若是 Intel 平台：OpenVINO 会是更适合的加速方式

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✅ 方案 3：使用 onnxruntime-tools 检查模型兼容性

pip install onnxruntime-tools
python -m onnxruntime.tools.convert_onnx_models_to_ort -m your_model.onnx

这会尝试生成一个 .ort 文件并报告哪些算子不支持 GPU。

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