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C++使用ONNX模型进行推理
2023-06-22 01:29:15 深夜i     --     --
C++ ONNX Model 推理 应用

C++是一种高效且广泛使用的编程语言,适合处理各种任务,包括机器学习。最近,使用ONNX模型进行推理的方式在C++中变得更加流行,因为ONNX是一种跨平台的机器学习框架,可以轻松在不同的操作系统上运行。

ONNX即Open Neural Network Exchange,是一个用于互操作性的机器学习框架,可以让不同的深度学习库之间共享模型和数据。ONNX模型通常由训练好的神经网络模型构成,并可以在不同的机器学习应用程序之间轻松转移和部署。使用ONNX模型可以提高生产力、加速开发速度,同时还可以方便地实现模型的可视化和解释。

要在C++中使用ONNX模型进行推理,您需要使用ONNX Runtime。ONNX Runtime是一个高性能、跨平台的推理引擎,专门用于在运行时执行ONNX模型。ONNX Runtime能够自动优化和部署模型,从而提供快速且准确的推理能力。此外,ONNX Runtime支持各种CPU和GPU提供者,可以选择适当的提供者以满足各种场景的需求。

使用ONNX Runtime进行推理的主要步骤如下:

1.将ONNX模型加载到应用程序中。在C++中,可以使用ONNX Runtime的API来加载ONNX模型。

2.在输入张量中准备输入数据。可以在C++中手动设置输入张量的值,也可以使用其他库(例如OpenCV)读取和处理图像,并将其设置为ONNX模型的输入。

3.执行ONNX推理。可以使用ONNX Runtime的API执行ONNX模型的推理。在执行期间,ONNX Runtime会自动选择最佳的CPU或GPU提供者来优化执行性能。

4.从输出张量中获取结果。执行完成后,可以在输出张量中查看最终结果,并将其用于后续处理。

总之,使用ONNX模型进行推理是一种使C++应用程序更加智能和功能强大的方法。通过使用ONNX Runtime,C++应用程序可以轻松地加载、优化和执行ONNX模型,并从中获取准确和高效的输出结果。这为机器学习应用程序提供了无限的可能性。

  
  

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