ONNX 运行时文档

ONNX（Open Neural Network Exchange）运行时是一个用于加载和执行ONNX模型的开源库。它支持多种编程语言和平台，使得ONNX模型可以在不同的环境中无缝运行。

简介

ONNX运行时允许开发者将训练好的模型部署到不同的平台和环境中，包括但不限于CPU、GPU、FPGA等。它支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras等。

安装

要使用ONNX运行时，您需要先安装它。以下是在Python环境中安装ONNX运行时的步骤：

pip install onnxruntime

快速开始

以下是一个使用ONNX运行时加载和执行模型的简单示例：

import onnxruntime as ort

# 加载ONNX模型
session = ort.InferenceSession("model.onnx")

# 准备输入数据
input_data = {
    "input": [[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]
}

# 执行模型
outputs = session.run(None, input_data)

print(outputs)

功能

ONNX运行时提供了以下功能：

模型加载和执行：加载ONNX模型并执行预测。
输入数据预处理：对输入数据进行预处理，例如归一化、缩放等。
输出数据后处理：对输出数据进行后处理，例如反归一化、解码等。
支持多种编程语言：支持Python、C++、Java等多种编程语言。

示例

以下是一个使用ONNX运行时进行图像分类的示例：

import onnxruntime as ort
import numpy as np
import cv2

# 加载ONNX模型
session = ort.InferenceSession("image_classification.onnx")

# 加载图像
image = cv2.imread("image.jpg")
image = cv2.resize(image, (224, 224))
image = image / 255.0
image = image[np.newaxis, :, :, :]

# 执行模型
outputs = session.run(None, {"input": image})

# 获取预测结果
predictions = np.argmax(outputs, axis=1)

print("Predicted class:", predictions)

扩展阅读

想要了解更多关于ONNX运行时的信息，请访问以下链接：