ONNX - 執行時

ONNX Runtime 是一個高效能引擎，旨在高效執行 ONNX 模型。它是一個有助於更快、更有效地執行機器學習模型的工具。它可以在 Windows、Mac 和 Linux 等不同平臺上執行，並且可以使用 CPU 和 GPU 等各種型別的硬體來加速模型。

ONNX Runtime 支援來自 PyTorch、TensorFlow 和 scikit-learn 等流行框架的模型，從而可以輕鬆地在不同環境之間移動模型。

使用 ONNX Runtime 最佳化推理

推理是指使用訓練好的模型透過分析即時資料進行預測的過程，這意味著根據訓練好的機器學習模型進行預測或決策。它為許多知名的微軟產品（如 Office 和 Azure）提供支援，也用於許多社群專案。

ONNX Runtime 尤其擅長透過最佳化模型的執行方式來加速此過程。以下是 ONNX 執行時使用方法的示例：-

圖最佳化：ONNX Runtime 透過更改計算圖的結構（模型處理資料的方式）來改進模型。這有助於模型更有效地執行。
更快的預測：ONNX Runtime 可以透過最佳化模型的執行方式來更快地進行模型預測。
在不同平臺上執行：您可以在 Python 中訓練模型，然後在用 C#、C++ 或 Java 編寫的應用程式中使用它。
在框架之間切換：使用 ONNX Runtime，您可以在一個框架中訓練模型，並在另一個框架中使用它，而無需太多額外的工作。
執行提供程式：ONNX Runtime 可以透過其靈活的執行提供程式 (EP) 框架與不同型別的硬體配合使用。執行提供程式是 ONNX Runtime 中的專用元件，允許模型充分利用其執行所在的特定硬體。

ONNX Runtime 的工作原理

使用 ONNX Runtime 的過程很簡單，主要包括三個步驟：-

獲取模型：第一步是獲取一個使用任何支援匯出或轉換為 ONNX 格式的框架訓練的機器學習模型。PyTorch、TensorFlow 和 scikit-learn 等流行框架提供了將模型匯出到 ONNX 的工具。
載入並執行模型：獲得 ONNX 模型後，您可以將其載入到 ONNX Runtime 中並執行它。此步驟非常簡單，並且有教程可用於在 Python、C# 和 C++ 等不同程式語言中執行模型。
改進效能（可選）：ONNX Runtime 允許使用各種執行時配置和硬體加速器進行效能調整。

與不同平臺的整合

ONNX Runtime 最大的優勢之一是它能夠與各種平臺和環境整合。這種靈活性使其成為需要跨不同系統部署模型的開發人員的寶貴工具。

在不同的硬體上執行 ONNX Runtime

ONNX Runtime 支援各種硬體，從配備 GPU 的強大伺服器到 Nvidia、Jetson、Nano 等較小的邊緣裝置。這使開發人員能夠在任何需要的地方部署其模型，而無需擔心相容性問題。

程式語言支援

ONNX Runtime 為多種流行的程式語言提供了 API，從而可以輕鬆地整合到各種應用程式中：-

Python
C++
C#
Java
JavaScript

跨平臺相容性

ONNX Runtime 確實是跨平臺的，可以在 Windows、Mac 和 Linux 作業系統上無縫執行。它還支援 ARM 裝置，這些裝置通常用於移動和嵌入式系統。

示例：簡單的 ONNX Runtime API 示例

這是一個關於如何在 Python 中使用 ONNX Runtime 的基本示例。

import onnxruntime

# Load the ONNX model
session = onnxruntime.InferenceSession("mymodel.onnx")

# Run the model with input data
results = session.run([], {"input": input_data})

在此示例中，InferenceSession 用於載入 ONNX 模型，並呼叫 run 方法以使用提供的輸入資料執行推理。輸出儲存在 results 變數中，然後可以將其用於進一步處理或分析。

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