用yolov7的onnx模型分别在c++和python上部署，c++要比python慢很多
使用 perf 工具配合 FlameGraph 工具看看比较耗时的操作都有哪些，把结果图发一下。
在C++和python里运行，都有相应的log日志吗？有的话根据日志分析一下哪块操作最耗时。
有几个问题，需要你确认下。
1.cpp和python的推理引擎是否一致？这点很重要，推理引擎不一样结果肯定不同。你不要跟我说一个是opencv，一个是onnxruntime，这肯定是onnxruntime快，人家专门干这个吃饭的。
2.都是cpu还是都是cuda？CPU的速度肯定赶不上GPU。
3.模型是否预热？也就是在模型推理之前先运行两三次之后开始正式计算？一般来说前几次会优化一些东西导致速度慢。
4.cpp下面debug模式还是release？release一般会比debug快上好几倍，这个时间差距很大。python你如果是进入debug运行，速度也慢
楼主的python是不是anaconda的？anaconda自带MKL，MKL会使用你的机器的所有cpu去推理，还是说你用python预测的时候用的是gpu去预测？
如果是cpu推理，那么大概率是因为python用了所有的核，而onnx用的是一个核，几十个干一个，肯定python赢。
如果是gpu推理，那就更不用说了，都不是同类比较，没有意义。
破案了，64位程序比32位快