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