20240105，记。
最近在使用GPU对onnx模型进行加速过程中（仅针对N卡，毕竟也没有别的显卡了。。），遇到了点问题：就是明明在安装了合适版本的显卡驱动和CUDA后，onnx还是不能够成功调用GPU，并且还出现了先导入torch，再导入onnxruntime就可以成功调用的奇怪现象。
测试机器：Windows10，RTX 3070，onnxruntime-gpu==1.16.1，显卡驱动：522，CUDA11.8
问题展示：
python
onnxruntime.InferenceSession(ckpt, providers=['CUDAExecutionProvider'])
basg
2024-01-05 10:44:22.7798928 [W:onnxruntime:Default, onnxruntime_pybind_state.cc:743 onnxruntime::python::CreateExecutionProviderInstance] Failed to create CUDAExecutionProvider. Please reference https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html#requirements to ensure all dependencies are met.在onnxruntime版本与CUDA等版本均对应，但却出现上面的警告信息，且没有查看到GPU调用。
下意识的会考虑是不是onnxruntime压根没找到GPU，所以尝试了下面的代码：
python
import onnxruntime
onnxruntime.get_device() # 得到的输出结果是GPU，所以按理说是找到了GPU的解决之路：
自然是找issue是找官方仓库的issue是最靠谱的了，参考链接：https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/11092
看完后真的给了我一种顿悟感，而且竟然还与torch莫名地产生了联系，一开始有大佬给出的解决方法是先import torch再import onnxruntime，但这个方法就很奇怪，我使用了onnx，自然是不想再引入torch这个包，而且torch还很大，没有解决根本问题。
之后有一个佬给出的回答才让我明白过来：
我去查看了自己的torch的lib目录，发现下面确实有cudnn相关的动态链接库，但是去cuda的目录下（C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8），却并没有发现相关的库，也就是说，平常我们安装好cuda就可以用torch了，是因为torch自带了cudnn，即使我们没有安装cudnn，也能够去使用（cuda属于是框架，cudnn是属于软件层面的加速库）。
但onnxruntime不一样，它并没有自带cudnn，所以是需要自己去加cudnn添加进cuda的对应目录下的，具体可参考cudnn的安装教程，还有官方教程写的也是比较清晰的：Installation Guide - NVIDIA Docs
主要是解压下载的压缩包，复制cudnn的文件到cuda目录，以及添加环境变量，不过之前安装CUDA的时候应该已经默认添加过环境变量了。
完成这一步后，重新尝试了执行onnx推理，但却碰到了另一个问题：
Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path!重新查找后，根据 解决Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path! - 知乎 (zhihu.com) 给出的回答，NVIDIA官网已不再提供zlibwapi.dll的下载 ，重新去换了最新版本的cuDNN ，目前每个版本又分为与cuda对应的11.x和12.x的版本。版本对应可参考：Support Matrix - NVIDIA Docs
至此就解决了我碰到的onnxruntime无法在GPU推理的问题，关键点还是在于按照以往torch使用的思路，以为安装了驱动和CUDA就可以了（或者说下意识以为cuDNN就已经一起安装好了，但其实并没有），但还需要添加cuDNN库，因为torch自带了，而onnxruntime没有自带