ONNX - 运行时

ONNX Runtime 是一个高性能引擎，旨在高效运行 ONNX 模型。它是一个有助于更快、更有效地运行机器学习模型的工具。它可以在 Windows、Mac 和 Linux 等不同平台上运行，并且可以使用 CPU 和 GPU 等各种类型的硬件来加速模型。

ONNX Runtime 支持来自 PyTorch、TensorFlow 和 scikit-learn 等流行框架的模型，从而可以轻松地在不同环境之间移动模型。

使用 ONNX Runtime 优化推理

推理是指使用训练好的模型通过分析实时数据进行预测的过程，这意味着根据训练好的机器学习模型进行预测或决策。它为许多知名的微软产品（如 Office 和 Azure）提供支持，也用于许多社区项目。

ONNX Runtime 尤其擅长通过优化模型的运行方式来加速此过程。以下是 ONNX 运行时使用方法的示例：-

图优化：ONNX Runtime 通过更改计算图的结构（模型处理数据的方式）来改进模型。这有助于模型更有效地运行。
更快的预测：ONNX Runtime 可以通过优化模型的运行方式来更快地进行模型预测。
在不同平台上运行：您可以在 Python 中训练模型，然后在用 C#、C++ 或 Java 编写的应用程序中使用它。
在框架之间切换：使用 ONNX Runtime，您可以在一个框架中训练模型，并在另一个框架中使用它，而无需太多额外的工作。
执行提供程序：ONNX Runtime 可以通过其灵活的执行提供程序 (EP) 框架与不同类型的硬件配合使用。执行提供程序是 ONNX Runtime 中的专用组件，允许模型充分利用其运行所在的特定硬件。

ONNX Runtime 的工作原理

使用 ONNX Runtime 的过程很简单，主要包括三个步骤：-

获取模型：第一步是获取一个使用任何支持导出或转换为 ONNX 格式的框架训练的机器学习模型。PyTorch、TensorFlow 和 scikit-learn 等流行框架提供了将模型导出到 ONNX 的工具。
加载并运行模型：获得 ONNX 模型后，您可以将其加载到 ONNX Runtime 中并执行它。此步骤非常简单，并且有教程可用于在 Python、C# 和 C++ 等不同编程语言中运行模型。
改进性能（可选）：ONNX Runtime 允许使用各种运行时配置和硬件加速器进行性能调整。

与不同平台的集成

ONNX Runtime 最大的优势之一是它能够与各种平台和环境集成。这种灵活性使其成为需要跨不同系统部署模型的开发人员的宝贵工具。

在不同的硬件上运行 ONNX Runtime

ONNX Runtime 支持各种硬件，从配备 GPU 的强大服务器到 Nvidia、Jetson、Nano 等较小的边缘设备。这使开发人员能够在任何需要的地方部署其模型，而无需担心兼容性问题。

编程语言支持

ONNX Runtime 为多种流行的编程语言提供了 API，从而可以轻松地集成到各种应用程序中：-

Python
C++
C#
Java
JavaScript

跨平台兼容性

ONNX Runtime 确实是跨平台的，可以在 Windows、Mac 和 Linux 操作系统上无缝运行。它还支持 ARM 设备，这些设备通常用于移动和嵌入式系统。

示例：简单的 ONNX Runtime API 示例

这是一个关于如何在 Python 中使用 ONNX Runtime 的基本示例。

import onnxruntime

# Load the ONNX model
session = onnxruntime.InferenceSession("mymodel.onnx")

# Run the model with input data
results = session.run([], {"input": input_data})

在此示例中，InferenceSession 用于加载 ONNX 模型，并调用 run 方法以使用提供的输入数据执行推理。输出存储在 results 变量中，然后可以将其用于进一步处理或分析。

打印页面