ONNX - 环境设置

设置用于处理 ONNX 的环境对于创建、转换和部署机器学习模型至关重要。在本教程中，我们将学习安装 ONNX、其依赖项以及设置 ONNX 运行时以实现高效模型推理。

ONNX 环境设置包括安装 ONNX 运行时、其依赖项以及转换和运行 ONNX 格式机器学习模型所需的工具。

为 Python 设置 ONNX

Python 是最常用的 ONNX 开发语言。要在 Python 中设置 ONNX 环境，您需要安装 ONNX 和针对 PyTorch、TensorFlow 和 Scikit-learn 等常用框架的模型导出库。ONNX 对于将模型转换并导出为 ONNX 格式是必需的。

pip install onnx

ONNX 运行时是运行 ONNX 格式模型的主要工具。它适用于 CPU 和 GPU（CUDA 和 ROCm）环境。

要安装 CPU 版本的 ONNX 运行时，只需在您的终端中运行以下命令：

pip install onnxruntime

这将安装适用于 CPU 执行的基本 ONNX 运行时包。

如果您想利用 GPU 加速，ONNX 运行时同时支持 CUDA（NVIDIA）和 ROCm（AMD）平台。ONNX 运行时支持的默认 CUDA 版本为 11.8。

pip install onnxruntime-gpu

这将安装适用于 CUDA 11.x 的 ONNX 运行时。

根据您使用的框架，安装相应的模型转换库。

PyTorch：ONNX 支持内置于 PyTorch 中。以下是命令。
```
pip install torch
```
TensorFlow：安装 tf2onnx 来转换 TensorFlow 模型。
```
pip install tf2onnx
```
Scikit-learn：使用 skl2onnx 导出 Scikit-learn 模型。
```
pip install skl2onnx
```

对于 C# 和 C++ 项目，ONNX 运行时提供对 Windows ML (WinML) 和 GPU 加速的原生支持。我们可以使用以下命令在C#中安装适用于 CPU 的 ONNX 运行时：

dotnet add package Microsoft.ML.OnnxRuntime

同样，使用以下命令安装适用于 GPU（CUDA）的 ONNX 运行时：

dotnet add package Microsoft.ML.OnnxRuntime.Gpu

ONNX 运行时也适用于浏览器和 Node.js 环境中的 JavaScript。以下是安装适用于浏览器的 ONNX 运行时的命令：

npm install onnxruntime-web

同样，要安装适用于 Node.js 的 ONNX 运行时，请使用以下命令：

npm install onnxruntime-node

ONNX 运行时可以设置为移动平台，包括 iOS 和 Android。

iOS：将 ONNX 运行时添加到您的 Podfile 并运行 pod install：
```
pod 'onnxruntime-c'
```

Android：在您的 Android Studio 项目中，将 ONNX 运行时添加到您的 build.gradle 文件：

dependencies {
   implementation 'com.microsoft.onnxruntime
   :onnxruntime-android:latest.release'
}

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