ONNX Runtime 是一个高性能的 ONNX 运行时，它支持多种编程语言和平台，旨在简化深度学习模型的部署。以下是一些关键能力：

  • 跨平台支持：ONNX Runtime 支持多种操作系统和硬件平台，包括 Windows、Linux、macOS、Android 和 iOS，以及 CPU、GPU 和 TPU。
  • 多种编程语言：ONNX Runtime 支持Python、C++、Java、Go 和其他多种编程语言。
  • 高性能：ONNX Runtime 提供了优化的推理引擎，能够提供高效的模型推理性能。
  • 动态形状：ONNX Runtime 支持动态输入形状，使得模型能够适应不同的输入大小。
  • 自动微分：ONNX Runtime 支持自动微分，方便进行模型优化和调试。

性能特点

  • 快速推理：ONNX Runtime 提供了快速的推理速度，适用于实时应用。
  • 低延迟：通过优化算法和硬件加速，ONNX Runtime 能够实现低延迟的推理。
  • 高精度：ONNX Runtime 在保证推理速度的同时，保持了高精度。

示例

以下是一个使用 ONNX Runtime 进行推理的 Python 示例：

import onnxruntime as ort

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

# 准备输入数据
input_data = ort.get_tensor_value_from_numpy([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])

# 运行推理
outputs = session.run(None, {"input": input_data})

print(outputs)

更多关于 ONNX Runtime 的信息，请访问官方文档。

相关资源

ONNX Runtime 示例