c++onnx（c++onnxruntime模型部署）

## C++ ONNX： 在 C++ 应用中部署 ONNX 模型### 简介ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一种开放的模型格式，用于表示机器学习模型。它允许开发者在不同的框架之间进行模型的训练和部署，例如 PyTorch、TensorFlow 和 Caffe2 等。C++ ONNX 则为开发者提供了在 C++ 环境下加载、执行和操作 ONNX 模型的能力，使得在资源受限的边缘设备或需要高性能推理的应用场景中部署机器学习模型成为可能。### C++ ONNX 的优势

跨平台性:

ONNX 模型可以在不同的平台上运行，包括 Windows、Linux 和 macOS 等，只需要对应的 C++ ONNX 运行时环境。

高性能:

C++ 是一种编译型语言，相较于 Python 等解释型语言，C++ ONNX 能够提供更高的推理速度和更低的延迟。

轻量级:

C++ ONNX 运行时环境通常比其他深度学习框架更轻量，占用资源更少，更适合部署在边缘设备上。

易于集成:

C++ ONNX 可以轻松地集成到现有的 C++ 应用程序中，无需进行复杂的代码修改。### 使用 C++ ONNX 部署模型以下是用 C++ ONNX 部署模型的基本步骤：1.

安装 C++ ONNX 运行时

: 您可以选择使用 Microsoft 的 ONNX Runtime 或者其他支持 C++ 的 ONNX 运行时环境。 2.

加载 ONNX 模型

: 使用 C++ API 加载已经训练好的 ONNX 模型文件。 3.

准备输入数据

: 将输入数据转换成 ONNX 模型所需要的格式，例如多维数组。 4.

执行推理

: 使用 C++ API 调用模型进行推理，并将结果存储在输出变量中。 5.

处理输出结果

: 根据模型的输出格式对结果进行解析和处理。### 示例代码以下是一个使用 ONNX Runtime 在 C++ 中加载并执行 ONNX 模型的简单示例：```c++ #include int main() {// 创建 ONNX Runtime 环境Ort::Env env;// 加载 ONNX 模型文件Ort::SessionOptions session_options;Ort::Session session(env, "model.onnx", session_options);// 获取模型的输入和输出节点信息// ...// 创建输入数据// ...// 执行推理Ort::RunOptions run_options;auto output_tensors = session.Run(run_options, input_node_names, input_tensors, input_tensors.size(), output_node_names, output_node_names.size());// 处理输出结果// ...return 0; } ```### 总结C++ ONNX 为在 C++ 应用中部署高性能、轻量级的机器学习模型提供了便捷的途径，尤其适用于边缘计算和对性能要求较高的场景。随着 ONNX 生态的不断发展，C++ ONNX 将在更多领域发挥重要作用。

C++ ONNX： 在 C++ 应用中部署 ONNX 模型

简介ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一种开放的模型格式，用于表示机器学习模型。它允许开发者在不同的框架之间进行模型的训练和部署，例如 PyTorch、TensorFlow 和 Caffe2 等。C++ ONNX 则为开发者提供了在 C++ 环境下加载、执行和操作 ONNX 模型的能力，使得在资源受限的边缘设备或需要高性能推理的应用场景中部署机器学习模型成为可能。

C++ ONNX 的优势* **跨平台性:** ONNX 模型可以在不同的平台上运行，包括 Windows、Linux 和 macOS 等，只需要对应的 C++ ONNX 运行时环境。 * **高性能:** C++ 是一种编译型语言，相较于 Python 等解释型语言，C++ ONNX 能够提供更高的推理速度和更低的延迟。 * **轻量级:** C++ ONNX 运行时环境通常比其他深度学习框架更轻量，占用资源更少，更适合部署在边缘设备上。 * **易于集成:** C++ ONNX 可以轻松地集成到现有的 C++ 应用程序中，无需进行复杂的代码修改。

使用 C++ ONNX 部署模型以下是用 C++ ONNX 部署模型的基本步骤：1. **安装 C++ ONNX 运行时**: 您可以选择使用 Microsoft 的 ONNX Runtime 或者其他支持 C++ 的 ONNX 运行时环境。 2. **加载 ONNX 模型**: 使用 C++ API 加载已经训练好的 ONNX 模型文件。 3. **准备输入数据**: 将输入数据转换成 ONNX 模型所需要的格式，例如多维数组。 4. **执行推理**: 使用 C++ API 调用模型进行推理，并将结果存储在输出变量中。 5. **处理输出结果**: 根据模型的输出格式对结果进行解析和处理。

示例代码以下是一个使用 ONNX Runtime 在 C++ 中加载并执行 ONNX 模型的简单示例：```c++

include int main() {// 创建 ONNX Runtime 环境Ort::Env env;// 加载 ONNX 模型文件Ort::SessionOptions session_options;Ort::Session session(env, "model.onnx", session_options);// 获取模型的输入和输出节点信息// ...// 创建输入数据// ...// 执行推理Ort::RunOptions run_options;auto output_tensors = session.Run(run_options, input_node_names, input_tensors, input_tensors.size(), output_node_names, output_node_names.size());// 处理输出结果// ...return 0; } ```

总结C++ ONNX 为在 C++ 应用中部署高性能、轻量级的机器学习模型提供了便捷的途径，尤其适用于边缘计算和对性能要求较高的场景。随着 ONNX 生态的不断发展，C++ ONNX 将在更多领域发挥重要作用。