包含onnxruntimeandroid的词条

简介

ONNX Runtime Android 是一个开源库，用于在 Android 设备上推理 ONNX（开放神经网络交换）模型。它提供了高效且可扩展的推理体验，同时充分利用了 Android 设备的硬件加速功能。## 多级标题### 目标受众ONNX Runtime Android 适用于希望在 Android 设备上将其预训练模型部署为推理解决方案的开发者。它特别适合需要高性能、低延迟推理以及跨设备可移植性的应用程序。### 特性

高效推理：

利用 Android 设备的 CPU、GPU 和加速器（如 Vulkan 和 NNAPI）进行高性能推理。

可扩展性：

支持各种 ONNX 模型，包括卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN) 和注意力机制。

跨设备支持：

可以在各种 Android 设备上部署和运行模型，包括智能手机、平板电脑和嵌入式系统。

简单集成：

提供 Java API，简化了与 Android 应用程序的集成。### 用例ONNX Runtime Android 可用于广泛的应用程序，包括：

图像识别和分类

自然语言处理

计算机视觉

推荐系统

移动设备上的边缘 AI### 优势使用 ONNX Runtime Android 的优势包括：

更好的性能：

充分利用 Android 设备的硬件，实现更快的推理速度。

降低延迟：

通过优化内存管理和并发执行，最大限度地减少推理延迟。

跨平台可移植性：

无需修改即可在不同 Android 设备上部署模型。

社区支持：

受益于活跃的社区，提供文档、示例和技术支持。## 内容详细说明### 安装和配置要安装 ONNX Runtime Android，请转到 Maven Central 并将以下依赖项添加到您的项目中：``` implementation 'ai.onnxruntime:onnxruntime-android:1.11.0' ```### 模型加载可以使用以下代码加载 ONNX 模型：```java OnnxRuntime onnxRuntime = OnnxRuntime.getInstance(); Session session = onnxRuntime.createSession(modelPath); ```### 输入准备模型输入需要以特定形状和数据类型进行准备。可以使用以下代码准备输入：```java Map inputs = new HashMap<>(); inputs.put(inputName, inputData); ```### 推理执行要执行推理，请使用以下代码：```java Map outputs = session.run(inputs); ```### 结果处理推理结果存储在 `outputs` 字典中。可以使用以下代码访问结果：```java Object outputData = outputs.get(outputName); ```### 附加资源

[GitHub 存储库](https://github.com/microsoft/onnxruntime-android)

[文档](https://onnxruntime.ai/docs/android/index.html)

[示例](https://github.com/microsoft/onnxruntime-android/tree/main/examples)

**简介**ONNX Runtime Android 是一个开源库，用于在 Android 设备上推理 ONNX（开放神经网络交换）模型。它提供了高效且可扩展的推理体验，同时充分利用了 Android 设备的硬件加速功能。

多级标题

目标受众ONNX Runtime Android 适用于希望在 Android 设备上将其预训练模型部署为推理解决方案的开发者。它特别适合需要高性能、低延迟推理以及跨设备可移植性的应用程序。

特性* **高效推理：**利用 Android 设备的 CPU、GPU 和加速器（如 Vulkan 和 NNAPI）进行高性能推理。 * **可扩展性：**支持各种 ONNX 模型，包括卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN) 和注意力机制。 * **跨设备支持：**可以在各种 Android 设备上部署和运行模型，包括智能手机、平板电脑和嵌入式系统。 * **简单集成：**提供 Java API，简化了与 Android 应用程序的集成。

用例ONNX Runtime Android 可用于广泛的应用程序，包括：* 图像识别和分类 * 自然语言处理 * 计算机视觉 * 推荐系统 * 移动设备上的边缘 AI

优势使用 ONNX Runtime Android 的优势包括：* **更好的性能：**充分利用 Android 设备的硬件，实现更快的推理速度。 * **降低延迟：**通过优化内存管理和并发执行，最大限度地减少推理延迟。 * **跨平台可移植性：**无需修改即可在不同 Android 设备上部署模型。 * **社区支持：**受益于活跃的社区，提供文档、示例和技术支持。

内容详细说明

安装和配置要安装 ONNX Runtime Android，请转到 Maven Central 并将以下依赖项添加到您的项目中：``` implementation 'ai.onnxruntime:onnxruntime-android:1.11.0' ```

模型加载可以使用以下代码加载 ONNX 模型：```java OnnxRuntime onnxRuntime = OnnxRuntime.getInstance(); Session session = onnxRuntime.createSession(modelPath); ```

输入准备模型输入需要以特定形状和数据类型进行准备。可以使用以下代码准备输入：```java Map inputs = new HashMap<>(); inputs.put(inputName, inputData); ```

推理执行要执行推理，请使用以下代码：```java Map outputs = session.run(inputs); ```

结果处理推理结果存储在 `outputs` 字典中。可以使用以下代码访问结果：```java Object outputData = outputs.get(outputName); ```

附加资源* [GitHub 存储库](https://github.com/microsoft/onnxruntime-android) * [文档](https://onnxruntime.ai/docs/android/index.html) * [示例](https://github.com/microsoft/onnxruntime-android/tree/main/examples)