ONNX - Runtime

ONNX Runtime是一种高性能引擎，旨在高效运行 ONNX 模型。它是一种帮助更快、更高效地运行机器学习模型的工具。它适用于 Windows、Mac 和 Linux 等不同平台，并且可以使用各种类型的硬件(如 CPU 和 GPU)来加速模型。

ONNX Runtime支持来自 PyTorch、TensorFlow 和 scikit-learn 等流行框架的模型，从而可以轻松地在不同环境之间移动模型。

使用 ONNX Runtime优化推理

推理是使用经过训练的模型通过分析实时数据进行预测的过程，这意味着根据经过训练的机器学习模型进行预测或决策。它为许多著名的 Microsoft 产品提供支持，例如 Office 和 Azure，并且还用于许多社区项目。

ONNX Runtime 特别擅长通过优化模型的运行方式来加快此过程。以下是 ONNX Runtime的使用示例 −

• 图形优化:ONNX Runtime 通过更改计算图的结构(即模型处理数据的方式)来改进模型。这有助于模型更高效地运行。
• 更快的预测:ONNX Runtime 可以通过优化模型运行方式，让您的模型预测更快。
• 在不同平台上运行:您可以在 Python 中训练模型，然后在用 C#、C++ 或 Java 编写的应用程序中使用它。
• 在框架之间切换:使用 ONNX Runtime，您可以在一个框架中训练模型，并在另一个框架中使用它，而无需太多额外工作。
• 执行提供程序:ONNX Runtime 可以通过其灵活的执行提供程序 (EP) 框架与不同类型的硬件配合使用。执行提供程序是 ONNX Runtime 中的专用组件，允许模型充分利用其运行的特定硬件。

ONNX Runtime 的工作原理

使用 ONNX Runtime 的过程很简单，包括三个主要步骤 −

• 获取模型:第一步是获取已使用支持导出或转换为 ONNX 格式的任何框架进行训练的机器学习模型。PyTorch、TensorFlow 和 scikit-learn 等流行框架提供了将模型导出到 ONNX 的工具。
• 加载和运行模型:获得 ONNX 模型后，您可以将其加载到 ONNX Runtime 并执行它。此步骤很简单，并且有教程可用于使用不同的编程语言(例如 Python、C# 和 C++)运行模型。
• 提高性能(可选):ONNX Runtime 允许使用各种Runtime配置和硬件加速器进行性能调整。

与不同平台集成

ONNX Runtime 的最大优势之一是它能够与各种平台和环境集成。这种灵活性使其成为需要跨不同系统部署模型的开发人员的宝贵工具。

在不同的硬件上运行 ONNX Runtime

ONNX Runtime 支持广泛的硬件，从具有 GPU 的强大服务器到较小的边缘设备，如 Nvidia、Jetson、Nano。这使得开发人员可以在任何需要的地方部署他们的模型，而不必担心兼容性问题。

编程语言支持

ONNX Runtime 为几种流行的编程语言提供了 API，使其易于集成到各种应用程序中 −

• Python
• C++
• C#
• Java
• JavaScript

跨平台兼容性

ONNX Runtime 是真正的跨平台，可在 Windows、Mac 和 Linux 操作系统上无缝运行。它还支持 ARM 设备，这些设备通常用于移动和嵌入式系统。

示例:简单的 ONNX Runtime API 示例

以下是如何在 Python 中使用 ONNX Runtime 的基本示例。

import onnxruntime

# 加载 ONNX 模型
session = onnxruntime.InferenceSession("mymodel.onnx")

# 使用输入数据运行模型
results = session.run([], {"input": input_data})

在此示例中，使用 InferenceSession 加载 ONNX 模型，并调用 run 方法使用提供的输入数据执行推理。输出存储在结果变量中，然后可用于进一步处理或分析。