1.[推理部署]🔥🔥🔥 全网最详细 ONNXRuntime C++/Java/Python 资料!码分
2.ONNX一本通:综述&使用&源码分析(持续更新)
[推理部署]🔥🔥🔥 全网最详细 ONNXRuntime C++/Java/Python 资料!码分
全网最详尽ONNXRuntime C++/Java/Python资料概览
近期,码分我计划整理一系列关于TNN、码分MNN、码分NCNN和ONNXRuntime的码分ec怎么编译源码笔记,用以记录实践中的码分经验和学习成果,方便日后快速解决问题(目前已有超过个C++推理示例,码分形成了可复用的码分库)。本文档详尽收录了ONNXRuntime的码分相关资源,包括官方文档、码分C++、码分Java和Python接口,码分改良的macd源码以及我在使用中的码分实用技巧。1. 官方文档和API参考
2. C++ API深度解析与案例
3. Java接口使用指南
4. Docker镜像安装与配置
5. 源代码编译与理解
6. 与ONNX Opset兼容性探讨
7. 与其他转换工具兼容性
8. Ort::Value获取值方法:At()、码分裸指针与引用
9. 源码实战案例:目标检测、人脸识别等
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ONNX详解:功能概述、Python API应用与源码解析
ONNX的核心功能集中在模型定义、算子操作、序列化与反序列化,以及模型验证上。它主要通过onnx-runtime实现运行时支持,枪战游戏源码在哪包括图优化和平台特定的算子库。模型转换工具如tf、pytorch和mindspore的FMK工具包负责各自框架模型至ONNX的转换。ONNX Python API实战
场景一:构建线性回归模型,基础操作演示了API的使用。
场景二至四:包括为op添加常量参数、怎么投诉源码时代属性以及控制流(尽管控制流在正式模型中应尽量避免)。
场景五和后续:涉及for循环和自定义算子的添加,如Cos算子,涉及算子定义、添加到算子集、Python实现等步骤。
源码分析
onnx.checker:负责模型和元素的检查,cpp代码中实现具体检查逻辑。
onnx.compose、onnx.defs、onnx.helper等:提供模型构建、算子定义和辅助函数。
onnx.numpy_helper:处理numpy数组与onnx tensor的转换。
onnx.reference:提供Python实现的op推理功能。
onnx.shape_inference:进行模型的形状推断。
onnx.version_converter:处理不同op_set_version的转换。
转换实践
ONNX支持将tf、pytorch和mindspore的模型转换为ONNX格式,同时也有ONNX到TensorRT、MNN和MS-Lite等其他格式的转换选项。总结
ONNX提供了一个统一的IR(中间表示)框架,通过Python API构建模型,支持算子定义的检查和模型的序列化。同时,它利用numpy实现基础算子,便于模型的正确性验证,并支持不同框架模型之间的转换。