ONNX Runtime 是一个高性能的 ONNX 模型运行时，支持多种编程语言和硬件平台。以下是对 ONNX Runtime 文档的简要概述。

安装和配置

首先，您需要安装 ONNX Runtime。您可以通过以下命令进行安装：

pip install onnxruntime

快速开始

创建一个简单的模型

以下是一个简单的 ONNX 模型示例：

import numpy as np
import onnx
from onnx import helper
from onnx import TensorProto

# 创建一个简单的模型
graph_def = helper.make_graph(
    nodes=[
        helper.make_node(
            'Add',
            inputs=['input_0', 'input_1'],
            outputs=['output'],
            name='add_node'
        )
    ],
    name='simple_model',
    inputs=[
        helper.make_tensor_value_info('input_0', TensorProto.FLOAT, [1, 1, 1, 1]),
        helper.make_tensor_value_info('input_1', TensorProto.FLOAT, [1, 1, 1, 1])
    ],
    outputs=[
        helper.make_tensor_value_info('output', TensorProto.FLOAT, [1, 1, 1, 1])
    ]
)

# 保存模型
onnx.save(graph_def, 'simple_model.onnx')

运行模型

import onnxruntime as ort

# 加载模型
session = ort.InferenceSession('simple_model.onnx')

# 创建输入数据
input_data = np.random.randn(1, 1, 1, 1).astype(np.float32)

# 运行模型
output = session.run(None, {'input_0': input_data, 'input_1': input_data})

print(output)

深入阅读

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相关资源

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